Landbauforschung vTI Agriculture and Forestry Research

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Vol.60 No. 2 06.2010
Landbauforschung
vTI Agriculture and
Forestry Research
Landbauforschung
vTI Agriculture and Forestry Research
Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry
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Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald
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Landbauforschung (vTI Agriculture and Forestry
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All rights reserved.
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Landbauforschung
Vol. 60 No. 2 06.2010
Julia Grünberg, Hiltrud Nieberg and Thomas G. Schmidt
53
TreibhausgasbilanzierungvonLebensmitteln(CarbonFootprints):ÜberblickundkritischeReflektion
Carbon Footprints of food: a critical reflection
Regine Koopmann and Peter Klocke
73
European regulation of organic animal treatments
Europäische Regelung zur Tierbehandlung im Ökologischen Landbau
Gerhard Haxsen
79
Interregional and international competition in German piglet production
Interregionaler und internationaler Wettbewerb deutscher Ferkelproduzenten
Ulrich Dämmgen,Hans-Dieter Haenel,Claus Rösemann, Wilfried Brade, Maria Müller-Lindenlauf, Brigitte Eurich-Menden, Helmut Döhler
and Nicholas J. Hutchings
87
An improved data base for the description of dairy cows in the German agricultural
emission model GAS-EM 87
Eine verbesserte Datenbasis zur Beschreibung von Milchkühen im deutschen landwirtschaftlichen Emissionsinventar
Egidijus Šarauskis, Frauke Godlinski, Antanas Sakalauskas, Mathias Schlegel, Norbert Kanswohl, Kęstutis
Romaneckas, Algirdas Jasinskas and Vytautas Pilipavičius
101
DerEinflussvonBodenbearbeitungs-undSaatverfahrenaufdenZuckerrübenanbauunterdenklimatischen
BedingungenLitauens
Effects of soil tillage and sowing systems on sugar beet production under the climatic conditions of Lithuania
J. Grünberg, H. Nieberg, T. Schmidt / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 2 2010 (60)53-72
53
Treibhausgasbilanzierung von Lebensmitteln (Carbon Footprints):
ÜberblickundkritischeReflektion
Julia Grünberg*, Hiltrud Nieberg* und Thomas G. Schmidt**
Zusammenfassung
Summary
Die Landwirtschaft emittiert etwa 14 % der weltweit
anthropogen verursachten Treibhausgasemissionen. In
Deutschland beläuft sich dieser Anteil auf knapp 7 % –
ohne die Berücksichtigung importierter Futtermittel, der
Produktion von Betriebsmitteln und Landnutzungsänderungen wie Waldrodung und die Entwässerung von
Moorböden. Die Gesamtemissionen für die menschliche
Ernährung in Deutschland umfassen inklusive Verarbeitung, Transport und Distribution etwa 16 bis 22 %. Daraus leiten sich eine kritische öffentliche Diskussion und
die Forderung nach Emissionsreduktion in der gesamten
Wertschöpfungskette ab. Die Berechnung der produktionsbedingten Emissionen einzelner Lebensmittel (Carbon
Footprint) zeigt wichtige Emissionsquellen auf, woraus sich
Minderungspotentiale ableiten lassen. Die Emissionssituation bei Milch, Fleisch und Getreide wird in der aktuellen
Literatur uneinheitlich beschrieben. Wichtige Gründe dafür sind unterschiedliche Referenzsysteme der Studien und
unterschiedlich gesetzte Systemgrenzen. Einige Studien
vergleichen Varianten der landwirtschaftlichen Produktion
und beschränken sich auf diesen Teil der Wertschöpfungskette, während andere Arbeiten den gesamten Lebenszyklus (form cradle to grave) betrachten. Die Spannweite
der Angaben je Einheit (kg CO2-Äquivalente je kg Produkt)
ist entsprechend groß. Dennoch können besonders wichtige Emissionsbereiche identifiziert werden, aus denen
sich Steuerungsmöglichkeiten ableiten lassen. So kann
der Verbraucher durch die Vermittlung von Handlungsempfehlungen (bspw. Verringerung des Fleischkonsums,
Verwendung von saisonalen Lebensmitteln etc.) oder das
Labeling von Lebensmitteln zu einem klimafreundlichen
Konsum angeregt werden. Die Höhe der Treibhausgasemissionen des Lebensmittelkonsums hängt jedoch von so
vielen Faktoren ab, dass die Ableitung allgemeingültiger
Aussagen oftmals problematisch ist.
CarbonFootprintsoffood:acriticalreflection
Schlüsselwörter: Klimaschutz, Ernährung, Lebensmittel,
Carbon Footprint, Treibhausgasemissionen, Landwirtschaft, Einsparpotentiale, Steuerungsmöglichkeiten, Handlungsempfehlungen, Systemgrenzen, THG-Bilanzierung
*
Johann Heinrich von Thünen-Institut (vTI), Institut für Betriebswirtschaft,
Bundesallee 50, 38116 Braunschweig; [email protected]
** Johann Heinrich von Thünen-Institut (vTI), Institut für Ländliche Räume,
Bundesallee 50, 38116 Braunschweig; [email protected]
Agriculture emits about 14 % of global anthropogenic
greenhouse gas emissions. In Germany this share is about
7 %, without consideration of imported feedstuff, the production of farm inputs and land use changes such as forest
clearing and the drainage of peaty soils. The total emissions of food production in Germany including processing,
transport and distribution are between 16 to 22 %. In consequence, a critical public discussion and the demand for
emission reduction in the whole value added chain arises.
The calculation of the product-related emissions of food
(carbon footprint) indicates important emission sources
that are used to detect potentials of reduction. The calculated emissions of milk, meat and cereals vary greatly
in the present literature mainly due to different reference
systems of the studies and the chosen system boundaries.
Some studies compare different agricultural production
systems and focus only on parts of the value added chain,
while other surveys consider the whole life cycle form
cradle to grave. Accordingly, the range of results per unit
(kg of CO2 equivalents kg of product) is large. However,
the most important emission sources can be derived and
options of regulation can be identified. Climate-friendly
consumption patterns could be induced by providing advice and guidance to consumers (e.g. reduction of meat
consumption and consumption of seasonal food products) and labelling of food products. However, the level
of greenhouse gas emissions from food consumption depends on a large number of different factors which makes
it often difficult to derive general conclusions.
Keywords: Climate protection, nutrition, food, carbon
footprint, greenhouse gas emissions, agriculture, saving potentials, regulation possibilities, guidance, system
boundaries, GHG-balances
54
1 Einleitung
2 THG-Emissionen durch die menschliche Ernährung
Zeitungsartikel mit Überschriften wie „Grün essen ist gar
nicht so einfach“ (FAZ, 2010) oder „Futtern fürs Klima“
(Spiegel, 2009) und das „Klimakochbuch“ (BUND, 2009)
mit klimaschonenden Rezepten zeigen, dass die Klimawirkung der menschlichen Ernährung in die öffentliche Diskussion und damit in das Bewusstsein vieler Konsumenten
gerückt ist. Auch die Wissenschaft nimmt sich diesem Thema verstärkt an, wie die steigende Anzahl an Forschungsprojekten und Veröffentlichungen zeigen. Ziel vieler Arbeiten ist das Auffinden von effizienten Möglichkeiten zur
Minderung der anthropogenen Treibhausgas (THG)-Emissionen. Potentiale zur Einsparung von THG-Emissionen sind
insbesondere für die Nationen von großem Interesse, die
im Rahmen des Kyoto-Protokolls konkrete Klimaschutzverpflichtungen ratifiziert haben. Die nationale Klimaschutzpolitik Deutschlands strebt mit einer Reduzierung der
THG-Emissionen um 40 % bis 2020 im Vergleich zu 1990
besonders ehrgeizige Ziele an (BMU, 2009).
Die menschliche Ernährung trägt einen ähnlich großen
Beitrag zu den THG-Emissionen Deutschlands bei wie der
Bereich der Mobilität (BMELV, 2009; Quack & Rüdenauer,
2007) und lässt damit auf ein bedeutendes Minderungspotential schließen. Da sich die produktbezogenen THGEmissionen verschiedener Lebensmittel deutlich unterscheiden, kann durch eine entsprechende Gestaltung
der Produktions- und Konsummuster ein Beitrag zum
Klimaschutz geleistet werden. Eine entscheidende Voraussetzung dafür sind die Messung und der Vergleich der
Klimawirkungen verschiedener Produkte. Diesem Zweck
dient die Bilanzierung der produktbezogenen THG-Emissionen, des sogenannten Carbon Footprint. Für bestimmte
Lebensmittel (z. B. Milch) wurden bereits zahlreiche Studien und Artikel über Carbon Footprints veröffentlicht. Der
vorliegende Artikel zeigt den aktuellen Stand der Erstellung von Carbon Footprints von Lebensmitteln auf und
gibt einen Überblick über die Bilanzierung der THG-Emissionen einiger ausgewählter Produkte (u.a. Milch, Rind-,
Schweine-, Geflügelfleisch). Da sich die methodische Vorgehensweise der Bilanzierungen unterscheidet, stellt die
Vergleichbarkeit der Ergebnisse eine Schwierigkeit dar, die
in diesem Zusammenhang diskutiert wird.
In der aktuellen öffentlichen Diskussion über den Einfluss der menschlichen Ernährung auf das Klima werden
insbesondere an die Verbraucher gerichtete Handlungsempfehlungen und die Kennzeichnung von Lebensmittelprodukten mit einem Klima-Label thematisiert. Diese
beiden Aspekte werden im weiteren Verlauf dieses Beitrages kritisch reflektiert und deren Potentiale für den
Klimaschutz beurteilt. Abschließend werden die Grenzen
der Steuerungsmöglichkeiten der durch die menschliche
Ernährung verursachten Klimawirkungen thematisiert.
Die Nahrungsmittelproduktion verursacht erhebliche
THG-Emissionen. Diese entstehen bei der landwirtschaftlichen Produktion, im Energie- und Chemiesektor (z. B. bei
der Düngemittelherstellung) und beim Transport sowie
in der Verarbeitung der Lebensmittel. Die Angaben über
den Anteil der landwirtschaftlichen Produktion an den gesamten THG-Emissionen Deutschlands variieren. Das Umweltbundesamt (UBA) veröffentlicht Werte zu den THGEmissionen im nationalen Inventarbericht, der jährlich im
Rahmen der Berichterstattung unter der Klimarahmenkonvention der Vereinten Nationen herausgegeben wird.
Die Bilanzierung der Lachgasemissionen aus der Düngung
und der Methan-Emissionen aus der Tierhaltung führt zu
einem Anteil der Landwirtschaft von 6,7 % an den gesamten THG-Emissionen Deutschlands. Werden zusätzlich die
landwirtschaftliche Nutzung entwässerter Moorböden und
die Landnutzungsänderung (Grünlandumbruch) einbezogen, erhöht sich der Anteil der Landwirtschaft auf 11,5 %
(UBA, 2009; Pingen & Freibauer, 2010). Ohne Berücksichtigung der Landnutzung/Landnutzungsänderungen, aber
unter Einbeziehung der Stickstoff-Düngemittel-Produktion
werden der Landwirtschaft über 13 % der gesamten THGEmissionen Deutschlands angerechnet (Deutscher Bundestag, 2007). Innerhalb des landwirtschaftlichen Sektors
spielt die Tierhaltung eine bedeutende Rolle. Inklusive der
Produktion von Futtermitteln werden in Deutschland 71 %
der landwirtschaftlichen Emissionen durch die Tierhaltung
verursacht (Hirschfeld et al., 2008). Dabei sind die importierten Futtermittel nicht eingeschlossen, obwohl deren
Einsatz (6,8 Mio. t jährlich) in der Tierhaltung in Deutschland eine große Rolle spielt (Deutscher Bundestag, 2007).
Die vom Intergovernmental Panel on Climate Change
(IPCC, 2007) veröffentlichten Sachstandsberichte beurteilen den weltweiten Einfluss unterschiedlicher Sektoren
auf die Klimaveränderungen. Im vierten Sachstandsbericht
wird der Landwirtschaft 13,5 % der weltweiten anthropogenen THG-Emissionen zugerechnet (IPCC, 2007). Eine
Studie der FAO schreibt der Tierhaltung weltweit einen bedeutsamen Beitrag zu und macht diese für 80 % der THGEmissionen im landwirtschaftlichen Sektor verantwortlich
(Steinfeld et al., 2006).
Die Daten zu den THG-Emissionen des landwirtschaftlichen Sektors deuten bereits auf die klimatische Relevanz
der menschlichen Ernährung hin. Die landwirtschaftlichen
Emissionen sind jedoch nicht ausschließlich der menschlichen Ernährung zuzuschreiben, etwa bei der energetischen Verwendung der Produkte. Andererseits entsteht
ein Teil der ernährungsbedingten Emissionen in den der
Landwirtschaft nachgelagerten Bereichen wie der Verarbeitung und Lagerung.
Mittlerweile wurde eine ganze Bandbreite an Studien
und Beiträgen über die Auswirkungen der menschlichen
Ernährung auf das Klima veröffentlicht. Einige beinhalten die Bilanzierung des gesamten Ernährungssektors in
Deutschland, zu dem neben der landwirtschaftlichen Produktion auch die Weiterverarbeitung, die Lagerung, der
Transport und die Zubereitung von Lebensmitteln gehört.
Um einen Überblick zu geben, werden ausgewählte Studien in der folgenden Tabelle zusammenfassend aufgelistet.
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– Unterschiedlich gesetzte Systemgrenzen (Einbeziehung unterschiedlicher Aktivitäten zum Bereich Ernährung; unterschiedliche Berücksichtigung von Importen
und Exporten)
– Anwendung unterschiedlicher Methoden
Zwischenfazit: Trotz der Ergebnisvarianzen lässt sich
festhalten, dass der Bereich Ernährung einen bedeutenden Anteil an den Treibhausgasemissionen hat. Dem-
Tabelle 1:
THG-Emissionen des deutschen Ernährungssektors – Ergebnisse verschiedener Studien
Quelle
Bezugsjahr
der Studie
THG durch Ernährung pro Person in t
CO2-Äquivalenten
Anteil der Ernährung an Gesamt THGs in Deutschland in %
ergänzende Angaben
BUND & Misereor (1996)
1991
-
19,9
(nur auf CO2-Emissionen bezogen)
Werte für NOx: 22,5%
SO2: 22%
Kjer et al. (1994)
1991
3,2
21,7 1
Hoffmann (2002)
1990 - 1992
1,202 2
Angabe nicht möglich 2
Wiegmann et al. (2005)
2000
1,982 1
15,9 1
(4,36 t CO2–Äquivalente pro Haushalt und Jahr;
Durchschnittshaushalt 2,2 Personen)
45 % Lebensmittelproduktion
40 % Inner-Haus-Verzehr
5 % Außer-Haus-Verzehr
Quack & Rüdenauer (2007)
2004
1,969 1
16 1
(Lebensmittel (3,188t) + Kühlen, Kochen, Spülen
(0,946t) = 4,134 t CO2– Äquivalente pro Haushalt und Jahr; statistischer Durchschnittshaushalt
2,10 Personen)
1
51,9 % Landwirtschaft
5,8 % Verarbeitungsstufen
13,5 % Handel/Distribution
28,8 % Verbraucheraktivitäten
72 % Landwirtschaftliche Erzeugung
28 % Industrielle Verarbeitung
Eigene Berechnungen auf Basis der in den Studien ermittelten Daten. Die personen- bzw. haushaltsbezogenen Angaben der Studien wurden für die gesamte deutsche Bevölkerung angenom
men. Inwieweit die Studien einen geringeren Lebensmittelverzehr von Kindern berücksichtigen, ist nicht bekannt. Wurde dieser Aspekt in den vorliegenden Studien nicht beachtet, so sind die
Angaben des Anteils der Ernährung an den gesamten THG-Emissionen in Deutschland eher überschätzt.
2
Die Daten beziehen sich auf eine Ernährungsstudie mit Frauen mittleren Alters.
Quellen: eigene Zusammenstellung
Je nach Studie werden dem gesamten Lebensmittelsektor
16 bis 22 % der gesamten THG-Emissionen Deutschlands
zugeschrieben. Die Gründe für die Ergebnisunterschiede sind
vielfältig. Von Bedeutung sind vor allem folgende Aspekte:
– Unterschiedlicher zeitlicher Bezug: durch Daten aus
unterschiedlichen Jahren, geänderte Faktoren zur Berechnung der Treibhausgasemissionen, veränderte
Treibhausgasemissionen der anderen Sektoren, veränderte Verzehrsgewohnheiten, strukturelle und produktionstechnische Änderungen in der Landwirtschaft
– Unterschiedliche Datengrundlagen (Statistiken, Erhebungen etc.)
– Unterschiedlicher Detaillierungsgrad
– Unterschiedliche Zuordnung von Gütern und Aktivitäten zu den verschiedenen Bedürfniskategorien (Ernährung, Wohnen etc.)
nach lohnt es sich, das Emissionsminderungspotential des
Verbraucherbereichs genauer zu analysieren.
Die verschiedenen Kategorien innerhalb des Bereichs
Ernährung sind im Bezug auf deren Klimaschädlichkeit unterschiedlich bedeutsam. Werden die Treibhausgasemissionen aller Stufen (von der Produktion bis zum Verzehr)
den einzelnen Produktgruppen zugeordnet, so zeigt sich
beispielsweise für die Niederlande (vgl. Abbildung 1), dass
der höchste Anteil der Treibhausgasemissionen dem Konsum von Fleisch und Fleischprodukten sowie Fisch zuzuschreiben ist (28,2 %). Knapp dahinter mit 22,9 % liegt
der Verzehr von Milch und Milchprodukten. Bei diesem
Vergleich werden neben der Produktion auch die durch
Verarbeitung, Transport und Lagerung der Produkte entstehenden Emissionen einbezogen.
Die vorgestellten Studien beziehen sich auf die THGBilanzierung des gesamten Lebensmittelsektors. Im Ver-
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Getränke, Süßwaren
14,6 %
Kartoffeln, Gemüse, Obst
14,9 %
andere Lebensmittel
3,0 %
Brot, Gebäck, Reis, Teigwaren
13,3 %
Öle, Fette
3,0 %
Fleisch, Fleischprodukte, Fisch
28,2 %
Quelle: Kramer et al. (1999)
Milch, Milchprodukte
22,9 %
Abbildung 1:
Anteil der verschiedenen Lebensmittelkategorien an den Treibhausgasemissionen des Nahrungsmittelverbrauchs von niederländischen Haushalten
gleich zu der Betrachtung des kompletten Bereichs der
menschlichen Ernährung fokussieren sich andere Studien
auf die Klimaauswirkungen bestimmter Lebensmittel. Im
folgenden Kapitel wird deshalb auf die THG-Bilanzierung
einzelner Produkte näher eingegangen.
3 Berechnung und Bewertung der Klimabelastung
einzelner Lebensmittel
Inzwischen liegt eine Vielzahl an Veröffentlichungen
zu den THG-Emissionen verschiedener Lebensmittel vor.
Teilweise liegen den THG-Bilanzierungen konkrete Fragestellungen zugrunde, beispielsweise der Vergleich der
Klimabelastung des ökologischen und konventionellen
Landbaus (Bokisch et al., 2000; Cederberg & Flysjö, 2004;
Cederberg & Mattson, 2000; Haas et al., 2001; Hirschfeld
et al., 2009; Hülsbergen & Küstermann, 2007; Lindenthal
et al., 2010; Plassmann & Edwards-Jones, 2009; Thomassen et al., 2007; Williams et al., 2006). Andere Studien legen den Fokus auf regionale bzw. importierte Lebensmittel (Blanke & Burdick, 2005; Demmeler & Burdick, 2005;
Schlich et al., 2008) oder pflanzliche bzw. tierische Lebensmittel (Carlsson-Kanyama, 1998). Produktbedingte THGEmissionen sind darüber hinaus in der frei zugänglichen
Datenbank GEMIS (Fritsche & Schmidt, 2008) zu finden.
Zusätzlich gibt es weitere lizenzgebundene Datenbanken
(z. B. EcoInvent), die die Klimabelastung der Produktion
einzelner Produkte angeben.1
1
Weitere Studien zu produktbezogenen Bilanzierungen werden in den folgenden Abschnitten dieses Artikels in tabellarischen Zusammenstellungen
genannt.
Die Ermittlung der produktbezogenen Emissionen ermöglicht detaillierte Aussagen über die Klimarelevanz
bestimmter Lebensmittel und damit über eine klimafreundliche Ausrichtung des Lebensmittelkonsums. Aus
diesem Grund sind die Werte aus den Datenbanken bzw.
Veröffentlichungen Grundlage für viele weitere, teils wissenschaftliche oder populärwissenschaftliche Beiträge und
Diskussionen (Beispiele: Fritsche & Eberle, 2007, Koerber
et al., 2008; Wehde & Dosch, 2010; BUND et al., 2008;
Salmhofer et al., 2001; Wallen et al., 2004; Stehfest et
al., 2009; Engels, 2008; NABU, 2010; Schlatzer, 2010;
Flachowsky & Hachenberg, 2009; Garnett, 2009; EdwardJones et al., 2008).
Methodisches Vorgehen bei der THG-Bilanzierung
Für die Bilanzierung produktbezogener THG-Emissionen
sind die Emissionen von Interesse, die innerhalb des Lebenszyklus eines Produktes entstehen. Der Lebenszyklus
eines Produkts umfasst sämtliche Stufen der Wertschöpfungskette. Emissionen von Nicht-Kohlendioxid-Treibhausgasen werden in die ihrer Klimawirkung entsprechenden
Mengen an CO2-Äquivalenten (CO2eq) umgerechnet.
Die Gesamtmenge der THG-Emissionen, die mit einem
Produkt in Verbindung gebracht werden, wird auch als
‚Carbon Footprint’ bezeichnet (Europäische Kommission,
2007). In anderen Quellen wird die Bezugsgröße des Carbon Footprint genauer erläutert, nämlich als Lebenszyklus,
der die Herstellung und den Transport der Rohstoffe und
Vorprodukte sowie die Produktion, die Distribution, die
Nutzung, die Nachnutzung und die Entsorgung mit einbezieht (PCF, 2009).
Die Bilanzierung der THG-Emissionen erfolgt derzeit
nicht nach einer international einheitlichen Methodik. Die
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Berechnung kann grundsätzlich auf zwei Arten erfolgen:
Entweder als Bottom-up-Ansatz mit einer Aggregation
aller bekannten Emissionsquellen einer Produktlinie oder
als Top-down-Ansatz mit der Disaggregation von Gesamtmengen einer Volkswirtschaft in Produktionsbereiche und
Produktionsverfahren. Letztere Methode wurde z. B. von
Weidemar et al. (2008) und Schmidt & Osterburg (2009)
umgesetzt, wobei die Rahmendaten aus der Emissionsberichterstattung in einer Input/Output-Analyse auf einzelne
Produkte übertragen werden. Den meisten Studien liegt
jedoch der Bottom-up-Ansatz zugrunde, der durch die
Produkt-Ökobilanz (LCA, Life Cycle Assessment) berechnet werden kann. Die Erstellung von Ökobilanzen ist zwar
in den international verbreiteten Normen ISO 14040 und
14044 geregelt, diese umfassen jedoch neben den THGEmissionen weitere Kriterien und sind somit nicht speziell
auf die Klimawirkung der Produkte abgestimmt. Die genannten ISO Normen bieten jedoch eine gute Grundlage
für konkretere Standards zur Bilanzierung der produktbedingten THG-Emissionen, wie beispielsweise für den Standard PAS 2050 des BSI (British Standard Institution), der
2008 veröffentlicht wurde. Daneben gibt es in weiteren
Ländern Bestrebungen, Standards für die THG-Bilanzierung im Ernährungssektor zu erstellen. Die International
Standardization Organisation (ISO) strebt derzeit die Erstellung eines wissenschaftlich fundierten und international harmonisierten Standards für die Bilanzierung des
Carbon Footprints von Produkten an (PCF, 2009).
Tabelle 2:
THG-Emissionen der Herstellung von Kuhmilch
Land
THG in
kg CO2eq /
kg Produkt
Quelle
Deutschland
0,8 - 1,4
Produktion
Deittert et a. (2008)
Deutschland
0,981
Produktion,
Lagerung,
Transport
GEMIS (2009)
Deutschland
1,05
Produktion
Schmidt & Osterburg
(2009)
Deutschland
ca. 0,8 - 1,0
Produktion,
Lagerung,
Transport,
Verpackung,
Einkauf
Reinhardt et al. (2009)
Deutschland
0,85
Produktion
Hirschfeld et al.
(2008)
Deutschland
1,3
Produktion
Haas et al. (2001)
Dänemark
1,01
Produktion
LCA Food Database
(2009)
Großbritannien
1,06
Produktion
Williams et al. (2006)
1,3 - 1,5
Produktion
Casey & Holden
(2005)
Niederlande
1,4
Produktion
Thomassen et al.
(2007)
Schweden
0,90
Produktion
Cederberg & Flysjö
(2004)
Schweden
1,1
Produktion
Cederberg & Mattson
(2000)
EU-27
2,4
Kombination
des Lebenszyklusansatzes
mit einer
‚top-down’Methode,
gesamte Kette
bis Endverbraucher (inkl. Abfallentsorgung)
Weidema et al. (2008)
USA
1,09
Produktion
Phetteplace et al.
(2001)
Kanada
1,00
Produktion
Vergé et al. (2007)
Neuseeland
0,72
Produktion
Basset-Mens et al.
(2005)
Neuseeland
0,86 (je l)
Produktion
Ledgard et al. (2004)
Irland
Überblick über Carbon Footprints verschiedener Lebensmittel
Wie erläutert, existieren unterschiedliche methodische
Ansätze, auf die sich die einzelnen Studien berufen können. Zumeist wird jedoch auf den Bezug zu einer Standardmethode verzichtet und das Vorgehen bei der Kalkulation in den Studien beschrieben.
Im Folgenden werden für die Produkte Kuhmilch, Rindfleisch, Geflügelfleisch, Schweinefleisch und Weizen die
produktbezogenen THG-Emissionen aus verschiedenen
Studien gegenübergestellt (vgl. Tabellen 2 bis 6). Damit
soll verdeutlicht werden, wie stark die Werte aus unterschiedlichen Quellen variieren können. Die einbezogenen
Pfade und die gewählten Kategorien geben dabei Hinweise auf mögliche Ursachen der Ergebnisvarianzen.
Außerdem werden einige weitere, z. T. verarbeitete
Produkte aufgelistet (Tabelle 7). Dies ermöglicht einen
umfassenderen Überblick über die THG-Emissionen der
unterschiedlichen Lebensmittelgruppen. Die von diesen
Bilanzierungsergebnissen abgeleiteten Handlungsempfehlungen für eine klimafreundliche Ausrichtung der Ernährung werden im letzten Kapitel dieses Beitrags aufgegriffen und diskutiert.
einbezogener
Pfad/Bemerkung
1
Angabe der Werte für die konventionelle/intensive Produktion
Quelle: eigene Zusammenstellung
58
Tabelle 3:
THG-Emissionen der Herstellung von Rindfleisch
Land
Kategorie
Deutschland
Rindfleisch
Rindfleisch, tiefgekühlt
Deutschland
Rindfleisch, Einzelhandel/Einkauf
Deutschland
Rindfleisch, Schlachtgewicht ab Hof
8,4
16,8
6,04
14,5
Rindfleisch, essbare Teile
28,9
11,0
7,0
Deutschland
THG in kg
CO2eq / kg
Produkt
EinbezogenerPfad/Bemerkung
Quelle
14,0
14,7
Produktion, Verarbeitung, Kühlung
Produktion, Verarbeitung, Tiefkühlung
GEMIS (2009)
24 - 28
39 - 56
ohne Landnutzungswandel
mit Landnutzungswandel
Reinhardt et al. (2009)
Produktion , Ochsen-, bzw. Bullenmast von Kälbern aus Milchviehhaltung
Produktion, Ochsen-, bzw. Bullenmast von Kälbern aus Mutterkuhhaltung
Produktion, Altkühe aus Milchviehhaltung
Produktion, Altkühe aus Mutterkuhhaltung
Hirschfeld et al. (2008)
Verdauungsemissionen, Futtermittelproduktion (überwiegend
Weide, kein Kraftfutter), 500g Tageszunahme
Verdauungsemissionen, Futtermittelproduktion (Stallhaltung,
Grassilage, etwas Kraftfutter), 1000g Tageszunahme
Verdauungsemissionen, Futtermittelproduktion (Stallhaltung,
Maissilage, Kraftfutter), 1500 g Tageszunahme
Flachowsky (2008)
Belgien
Rindfleisch
14,8
Produktion, Transport (Lebendvieh, Fleisch), Schlachtung
Nemry et al. (2001)
Dänemark
Rind, Lebendgewicht
Rindersteak, frisch Endverbrauch
11,6
42,4
Produktion
Produktion, Verarbeitung, Kühlung und Transport
LCA Food Database (2009)
Großbritannien
Rindfleisch, Schlachthof
15,8
25,3
Produktion, Ausmast von Milchviehkälbern
Produktion, Mutterkuhhaltung
Irland
Emissionen je kg Lebendgewicht
Pro Jahr
13,0
Produktion
Casey & Holden (2006)
EU-27
Rindfleisch, Endverbrauch
28,7
Kombination des Lebenszyklusansatzes mit einer ‚top-down’Methode, gesamte Kette bis Endverbraucher (inkl. Abfallentsorgung)
Afrika, USA
Rindfleisch
Rindfleisch
14,8
8,1
Produktion, Feedlot-System USA
Produktion, traditionelle Weidehaltung Afrika
Subak (1999)
Japan
36,4
Produktion, Einbeziehung der Vorproduktion, Mutterkuhhaltung
Ogino et al. (2007)
Tabelle 4:
THG-Emissionen der Herstellung von Geflügelfleisch
Land
Kategorie
Deutschland
Masthähnchen
Masthähnchen, tiefgekühlt
Deutschland
Geflügelfleisch, frisch, berechnet
für Lebendgewicht
Dänemark
Geflügelfleisch, Endverbrauch
frisch
Großbritannien
Quelle
Produktion, Verarbeitung, Tiefkühlung
GEMIS (2009)
Produktion (aus anderen Studien abgeleitet)
3,16
LCA Food Database
(2009)
Geflügelfleisch
Geflügelfleisch
4,6
6,7
konventionelle Produktion
ökologische Produktion
Schweden
Geflügelfleisch, frisch
1,7
Produktion bis Lebensmitteleinzelhandel
Farmer’s group Lantmännen (2008)
EU-27
Geflügelfleisch, Endverbrauch
3,6
THG in kg
CO2eq / kg
Produkt
3,48
4,24
1,66 – 4,6
59
Tabelle 5
THG-Emissionen der Herstellung von Schweinefleisch
Land
Kategorie
Deutschland
Schweinefleisch
Deutschland
Schweinefleisch
Schweinefleisch, tiefgekühlt
Deutschland
Schweinefleisch, Schlachtgewicht
Deutschland
Schweinefleisch, Schlachtgewicht ab Hof
Dänemark
THG in kg
CO2eq / kg
Produkt
Quelle
3,2
Produktion, Verarbeitung, Kühlung und Transport sowie .Entsorgung von Restmüll, Abfallstoffen und Verpackungsmaterialien
Westfleisch (2010)
3,3
4,0
Produktion,Verarbeitung,Tiefkühlung
GEMIS (2009)
Agrarische Produktion (in Klammern: inkl. Vorleistungen)
Schmidt & Osterburg
(2009)
3,1
Bezogen auf die Produktion
Schwein, Lebendgewicht
Schweinefilet, frisch
Schweine-Hackfleisch, frisch
2,3
4,6
2,3
Produktion
Großbritannien
Schweinefleisch
Schweinefleisch
6,4
5,6
konventionelle Produktion
ökologische Produktion
Schweden
Schweinefleisch, Endverbrauch
6,1
Carlsson-Kanyama (1998)
EU-27
Schweinefleisch, Endverbrauch
11,2
1,7 (3,3)
Tabelle 6:
THG-Emissionen der Herstellung von Weizen
Land
Kategorie
Deutschland
Weizen
Deutschland
Winterweizen
Deutschland
Dänemark
Quelle
0,404
Produktion
GEMIS (2009)
0,466
Produktion
Schmidt & Osterburg (2009)
Winterweizen
0,403
Produktion
Weizen
0,710
Produktion
Großbritannien
Futterweizen
0,731
Produktion, Lagerung, Trocknung
Niederlande
Winterweizen
0,399
Produktion
Kramer et al. (1999)
Australien
Weizen
Produktion (Vergleich verschiedener Anbausysteme)
Howden & O‘Leary (1997)
THG in kg
CO2eq / kg
Produkt
0,57 – 2,21
60
Tabelle 7:
THG-Emissionen der Herstellung weiterer, z. T. verarbeiteter Produkte
Lebensmittel
kg CO2eq /
kg Produkt
GEMIS (2009)
Schinken (Schwein)
4,791
Joghurt
1,279
Sahne
8,001
Käse
8,903
Butter
25,001
Gemüse frisch
0,148
Gemüse frisch, ökologischer Anbau
0,125
Gemüse Konserve
0,506
Gemüse, tiefgekühlt
0,408
Kartoffeln
0,196
Pommes Frites, tiefgekühlt
5,680
Margarine
0,755
Mischbrot
0,763
Bier
0,458
Saft
1,625
Lindenthal et al. (2010)
Joghurt natur 3,5 % Fett, konventionelle Produktion
1,369
Joghurt Himbeere 1,8 % Fett, konventionelle Produktion
1,186
Camenbert
7,898
Karotten, konventionelle Produktion
0,097
Kopfsalat, konventionelle Produktion
0,124
Weizenbrötchen, konventionelle Produktion
0,840
Dinkelvollkornbrot, konventionelle Produktion
0,732
Kjeretal.(1994)
Tomate, Freiland
0,098
Tomate, Treibhaus
3,186
Wie aus den Tabellen 2 bis 6 ersichtlich, wurden von den
verschiedenen Autoren für ein und dasselbe Produkt teilweise stark unterschiedliche Werte für die Höhe der THGEmissionen berechnet. Die in den Tabellen genannten
Kategorien und Systemgrenzen geben Hinweise auf mögliche Unterschiede bei der Bilanzierung produktbezogener
THG-Emissionen. Werden die errechneten Emis-sionen auf
unterschiedliche funktionelle Einheiten verteilt, beispielsweise auf 1 kg Lebendgewicht oder 1 kg Fleisch, so ist der
direkte Vergleich dieser Werte nur wenig aussagekräftig.
Die Ableitung des Wertes einer Kategorie aus dem angegebenen Wert einer anderen ist immer mit Unsicherheiten behaftet, da die notwendigen Daten (im genannten Beispiel der Ausschlachtungsgrad) meist nur geschätzt
werden können. Ein weiterer wichtiger Aspekt für die
Vergleichbarkeit der ermittelten Emissionsdaten sind die
Systemgrenzen. Damit ist gemeint, welche Stufen der
Wertschöpfungskette in die Berechnung einbezogen
werden. Bilanzierungen beschränken sich teilweise lediglich auf die Produktion eines Produktes, andere beziehen
weitere Schritte wie den Transport, die Verarbeitung, die
Lagerung, den Handel und die Entsorgung des Abfalls
ein. Einige Bilanzen umfassen auch die durch die landwirtschaftliche Produktion implizierten Landnutzungsänderungen. Die Vergleichbarkeit der Werte wird auch dadurch
begrenzt, dass die gezogenen Systemgrenzen in den Studien nicht immer genau angegeben sind. Doch auch bei
angegebenen Systemgrenzen kann es zu weiteren Unsicherheiten im Hinblick auf die Vergleichbarkeit verschiedener Studien kommen, und zwar dann, wenn die berücksichtigten Faktoren innerhalb der einzelnen bilanzierten
Stufen der Wertschöpfungskette nicht eindeutig benannt
werden. In diesen Fällen lässt sich nicht beurteilen, ob tatsächlich alle relevanten Inputs berücksichtigt worden sind.
Hinzu kommt, dass aus den Studien nicht immer hervorgeht, wie zuverlässig die verwendeten Daten sind.
Bei der Interpretation der aufgelisteten Werte ist jedoch
auch zu beachten, dass gewisse Variationen der THGEmissionen die tatsächlichen Gegebenheiten widerspiegeln. Unterschiede im Management und den Strukturen
der Betriebe beeinflussen die Klimabilanzen der Produkte.
Beispielsweise können im Bereich der landwirtschaftlichen
Produktion Sorten oder Rassen, die eine besonders effiziente Umsetzung der eingesetzten Futter- oder Düngemittel aufweisen, zu einer besseren Klimabilanz des Endprodukts führen. Ebenso können regionale Gegebenheiten
(z. B. Klima, Bodeneigenschaften, Tageslänge) bedingen,
dass ähnliche landwirtschaftliche Produktionssysteme je
nach Standort unterschiedlich klimabelastend sind. Beispielsweise sind die für die landwirtschaftliche Nutzung
entwässerten Moorböden eine starke Quelle für Treibhausgase (Freibauer et al. 2009). Auf diesen Standorten
produzierte Lebensmittel sind daher mit verhältnismäßig
hohen produktbedingten THG-Emissionen belastet.
Die Bilanzierung der landwirtschaftlichen Produktion
stellt auch deswegen eine besondere Herausforderung
dar, weil ihr biologische Systeme zugrunde liegen. Unterschiedlich hohe Emissionswerte können aufgrund
von natürlichen jahreszeitlich- und witterungsbedingten
Schwankungen entstehen und müssen nicht zwangsläufig auf generell klimaschädlichere Produktionssysteme
hindeuten. Um derartige Einflüsse näher zu beleuchten,
sind Messungen an einem Standort zu unterschiedlichen
Zeitpunkten notwendig. Auf diesen Aspekt soll an dieser
Stelle jedoch nicht näher eingegangen werden.
61
Einfluss der Allokationsart
dukten fallen oftmals Koppelprodukte an. In dem System
Milchviehhaltung entstehen neben der Milch weitere sogenannte Koppelprodukte wie Kälber und Altkühe. Da die
Milch zumeist das entscheidende Produkt der Milchviehhaltung darstellt, werden diese Koppelprodukte teilweise
vernachlässigt. Werden neben der Milch weitere Produkte
berücksichtigt, so kann dies nach unterschiedlichen Kriterien erfolgen. Die Tabelle 8 gibt einen Überblick über
verschiedene Möglichkeiten der Allokation bei der THGBilanzierung der Milchproduktion.
Die Anteile der THG-Emissionen, die dem Produkt
Milch zugerechnet werden, schwanken zwischen 63 und
100 %. Dabei können die unterschiedlichen Erklärungen
für die Wahl der jeweiligen Allokationsmethode für sich
genommen durchaus stimmig und überzeugend sein.
Neben der Festlegung der Systemgrenzen, also der Entscheidung, welche Produktionsschritte in die Bilanzierung
einbezogen werden, ist auch von Bedeutung, auf welche
Outputs die errechneten Emissionen verteilt werden. Am
Beispiel des Produktes Kuhmilch wird im Folgenden dargestellt, welchen Einfluss die Zuordnung der Emissionen
auf die jeweiligen Produkte bei der Bilanzierung der THGEmissionen haben kann. Derartige Gegenüberstellungen
wären auch für weitere Produkte möglich, da die Wahl
der Allokationsart nicht nur bei der Milchproduktion eine
entscheidende Rolle spielt. Bei der Produktion und insbesondere der Verarbeitung von landwirtschaftlichen Pro-
Tabelle 8:
Unterschiedliche Zuordnung der Emissionen zu (Koppel-) Produkten
Art der Allokation
Eigenschaften
Keine Aufteilung auf
Koppelprodukte
Anteil der
Milch an
Gesamtemissionen
in %
AnteilderKoppelprodukte an
Gesamtemissionen
in %
100
0
AngabezuKoppelprodukten
Autor / Methode
Cederberg & Stadig (2003);
Deittert et al. (2008); Haas
(2001); SEMCO (2006)
Zuordnung nach
Gewichten
Koppelprodukte basierend
auf Verkaufsgewichten
96,6
3,4
Kalb, 24 Monate alte männliche Tiere & Altkuh
Casey & Holden (2006)
Aufteilung nach ökonomischen Kriterien
Verteilung der Emissionen
nach dem ökonomischen
Wert der (Co-) Produkte
92
8
(6 % Altkuh;
2 % Kalb)
Kalb & Altkuh
Cederberg & Stadig (2003)
Verteilung der Emissionen
nach dem ökonomischen
Wert der (Co-) Produkte
92
8 (0,44 % Kalb;
5,5 % Altkuhfleisch;
0,057 % Tierfutter;
1,1 % Gülle;
0,19 % Leder)
Kalb, Altkuh-Fleisch, Tierfutter, Gülle, Leder
Wiltshire et al. (2009)
Verteilung entsprechend des
jahresspezifischen Produktionswerts der (Co-) Produkte
91
9
Altkuh (Kalb: anteilig bei
Milch- und Fleischprodukten
angerechnet)
Schmidt & Osterburg (2009)
Physische Zuordnung
(beruhend auf biologischen Zusammenhängen)
Einteilung entsprechend des
physiologischen Futterbedarfs der Tiere zur Produktion von Milch und Fleisch
86
14
Fleisch
Lundie et al. (2009)
Aufteilung nach biologischen Kriterien
Einteilung entsprechend des
physiologischen Futterbedarfs der Tiere zur Produktion von Milch und Fleisch
85
15
Bullenkälber und Altkühe
Cederberg & Mattsson
(2000)
Erweiterte Systembetrachtung
Berücksichtigt die Vermeidung der Fleischproduktion
aus Mutterkuhhaltung durch
Kalb-/Altkuh-Produktion der
Milchviehhaltung
63
37
Kalb & Altkuh
Cederberg & Stadig (2003)
Zuordnung von Zeitabschnitten
Zuweisung der Trockenstehphase zum Kalb
Gesamtemissionen minus zwei
Monate je Kalb
Emissionen von zwei
Monaten je Kalb
Kalb
Faist (2000)
62
Werden jedoch unterschiedliche Zuordnungen gewählt, je
nachdem, welche konkrete Fragestellung mit Hilfe einer
THG-Bilanzierung beantwortet werden soll, so leidet darunter die Vergleichbarkeit der Ergebnisse. Der Vergleich
ist bei den dargestellten Studien teilweise auch deshalb
erschwert, weil nicht genau ausgewiesen wird, ob es sich
bei dem Koppelprodukt Fleisch nur um das Kalb oder die
Altkuh handelt. Daraus lässt sich die Forderung ableiten,
dass die bilanzierten Parameter detailliert aufzulisten sind.
Neben den Allokationen zwischen verschiedenen Produkten, wie Milch und Fleisch können auch innerhalb der
Produktgruppen Zuteilungen der Emissionen erfolgen.
Daten für Schweinefleisch aus der LCA Food Database
werden beispielsweise nach ökonomischen Gesichtspunkten aufgeteilt. So werden einem Kilogramm Schweinefilet
4,56 kg CO2eq zugerechnet, einem Kilogramm Hackfleisch
hingegen nur 2,31 kg CO2eq. Diese Zuteilung kann mit
der höheren Zahlungsbereitschaft der Verbraucher für Filetstücke begründet werden, die einen höheren Preis für
diese Produktteile bewirkt und die Produktion von Schweinefleisch insgesamt mehr fördert als Teile/Stücke, die mit
einer geringeren Zahlungsbereitschaft verbunden sind.
Schwankungen in der Preisrelation zwischen verschiedenen Produkten können allerdings dazu führen, dass
Verbesserungen oder Verschlechterungen der THG-Bilanz
einzelner Produktteile gar nicht in Zusammenhang mit tatsächlichen Veränderungen der THG-Emissionen stehen.
Zwischenfazit und erste Schlussfolgerungen
Für die Erarbeitung von THG-Minderungskonzepten
ist von wesentlicher Bedeutung, die Unterschiede in den
THG-Bilanzen von verschiedenen Produktionsverfahren,
Lebensmitteln oder Lebensmittelgruppen zu kennen.
Nur so können Belastungsschwerpunkte und besondere
Risiken erkannt und Prioritäten bei der Reduzierung von
Carbon Footprints gesetzt werden. Für die Ableitung von
Maßnahmen, die auf Marktreaktionen insbesondere von
Verbrauchern setzen, wird ein sowohl transparentes wie
nachvollziehbares Informationsgerüst zur THG-Relevanz
von verschiedenen Produktions- und Verarbeitungsschritten, zum Transport und zu anderen emissionsrelevanten
Faktoren im System Lebensmittelerzeugung gebraucht.
Dabei ist es für die Ableitung von Klimaschutzmaßnahmen wichtig ausschließen zu können, dass methodische
Unterschiede bei den Bilanzierungen die Ergebnisse stark
beeinflussen. Tatsächlich zeigt sich jedoch, dass ein Vergleich zwischen den veröffentlichten Emissionswerten
häufig nur eingeschränkt möglich ist, da sich die Vorgehensweisen bei den Bilanzierungen teilweise stark unterscheiden. Wie bereits erwähnt, erfolgt die Bilanzierung der
THG-Emissionen im Ernährungsbereich derzeit nicht nach
international einheitlichen Standards, sondern wird auch
davon beeinflusst, welche Institution diese durchführt und
auf welche Fragestellungen der Fokus gelegt wird. Aus
diesem Grund ist die Entwicklung von Bilanzierungsstandards zu fordern. Standards garantieren die Verlässlichkeit
der Daten und zeigen auf, welche Ergebnisse für einen
Vergleich geeignet sind. Zu fordern bleibt also, das Durcheinander der Systemvermischungen durch eine klärende
Debatte in der Wissenschaft zu überwinden.
Grundsätzlich ist die Frage zu stellen, welcher Teil des
Lebensweges bei der Bilanzierung zur Ableitung von Handlungsempfehlungen sinnvollerweise zu berücksichtigen ist.
Sollen sich die Handlungsempfehlungen zum Beispiel an
die Verbraucher richten, sind folgende Aspekte zu berücksichtigen: Im Bereich der Verarbeitung kann die jeweilige
Energieeffizienz der eingesetzten Technologien zu Unterschieden in den Emissionswerten führen. Auch die Lagerung und Distribution von Produkten kann unterschiedlich
klimafreundlich gestaltet sein. Große Varianzen bestehen
ebenso auf der Seite der Verbraucher, die durch die Wahl
der Transportmittel (Fahrrad, Auto) und Art der Lagerung
starken Einfluss auf die Gesamtbilanz nehmen können. Außerdem ist die Art der Zubereitung bedeutsam, u.a. mit
welchen Haushaltsgeräten welche Portionsmengen zubereitet werden. Teilweise ist der Lebenszyklusabschnitt, der
sich in den Haushalten der Verbraucher abspielt, für die gesamte THG-Bilanz sehr relevant. Die Komplexität der Handlungsoptionen in der Haushaltsphase erschwert jedoch
die Einbeziehung dieses Bereiches in die THG-Bilanzierung
von Lebensmitteln. Unter diesem Aspekt erscheint es nicht
sinnvoll, den Carbon Footprint der Lebensmittelproduktion
und der Verbrauchsphase zu kombinieren.
4SteuerungsmöglichkeitenimErnährungssektor
Durch die Analyse der Klimawirkung verschiedener Produktgruppen lassen sich Aussagen darüber treffen, in welchen Bereichen das Ernährungssystem besonders starke
Auswirkungen auf das Klima hat und sich somit vielversprechende Ansatzpunkte für den Klimaschutz bieten. Die
Ergebnisse der THG-Bilanzierungen können also herangezogen werden, um die Hauptstellschrauben für Maßnahmen des Klimaschutzes innerhalb des Ernährungssektors
aufzuzeigen. Ansatzpunkte ergeben sich sowohl auf der
Seite der Konsumenten als auch entlang der Produktionsund Handelsprozesse.
Sämtliche Stufen der Wertschöpfungskette im Ernährungssektor können zur Reduktion der THG-Emissionen
beitragen. So haben der Lebensmitteleinzelhandel und
-großhandel die Möglichkeit die THG-Emissionen des Ernährungssektors zu reduzieren, indem sie die Zusammenstellung ihrer Sortimente sowie die Lagerung und Distribution nach Aspekten des Klimaschutzes ausrichten. In
der Verarbeitungsindustrie bietet unter anderem die Stei-
gerung der Energieeffizienz Möglichkeiten, einen Beitrag
zum Klimaschutz zu leisten. Auf landwirtschaftlicher Ebene kann durch Anpassungen der Produktionsmethoden,
die Klimabelastung der Lebensmittelherstellung verringert
werden. Beispiele sind der effizientere Einsatz von mineralischen und organischen Stickstoffdüngern, die Etablierung von emissionsarmen Verfahren der Güllelagerung
und -ausbringung sowie eine veränderte Zusammenstellung der Futtermittelrationen in der Tierhaltung.
Die Realisierung derartiger Einsparpotentiale bedarf entsprechender Anreize. Auf staatlicher Seite bieten sich eine
Vielzahl unterschiedlicher Möglichkeiten zur Förderung
einer klimafreundlichen Ausgestaltung der Land- und
Ernährungswirtschaft. Hierzu zählen unter anderem: Information und Aufklärung von Unternehmen (Wissenstransfer), Förderung von Forschung und Entwicklung,
„Auszeichnung/Belohnung“ für Unternehmen mit besonders guter Effizienz und/oder Klimabilanz, Verbesserung
der Transporteffizienz (z. B. mit Bahn- und Schiffsverkehr),
Vereinbarungen mit dem Lebensmitteleinzelhandel über
klimafreundliche Produktzusammenstellung, Aufklärung
der Verbraucher (Förderung des klimafreundlichen Konsums), Investitionsförderung klimafreundlicher Technik,
Steuern und Abgaben.2*
Auf der Konsumentenebene kann die Aufklärung über
die „Klimaschädlichkeit“ bestimmter Lebensmittel bei Verbrauchern mit hoher Umweltpräferenz zu einer freiwilligen
Bevorzugung der klimafreundlicheren Produkte führen.
Mit ihrer Nachfrage wirken die Konsumenten auf das Angebot an Lebensmitteln im Lebensmitteleinzelhandel ein
und haben durch die Zusammenstellung ihres Einkaufes
einen Einfluss auf die Klimaschädlichkeit ihres Lebensmittelkonsums. Die Voraussetzung für ein entsprechendes
Verhalten der Verbraucher ist deren Wissen darüber, wie
ein möglichst klimafreundlicher Konsum gestaltet werden
sollte. Derartige Informationen können den Konsumenten
über allgemeingültige Aussagen oder eine Kennzeichnung
von Lebensmitteln mit einem Label vermittelt werden.
Bereits heute werden die Verbraucher oftmals mit Aussagen über die Klimaschädlichkeit von Produkten konfrontiert. Es werden Handlungsanweisungen gegeben, wie
ein klimafreundlicher Konsum gestaltet werden kann. Vor
dem Hintergrund, dass die Klimawirkung von Lebensmitteln heutzutage bereits über verschiedene Wege (Label,
Handlungsempfehlungen) kommuniziert wird, soll im
2
* Eine intensive Diskussion aller möglichen Maßnahmen entlang der Wertschöpfungskette wäre sinnvoll, würde jedoch den Rahmen dieses Beitrages
sprengen und bleibt deshalb anderen vorbehalten. Dieser Beitrag konzentriert sich im Folgenden aufgrund der zunehmenden Diskussion von Maßnahmen, die auf Verhaltensänderungen bei den Verbrauchern abstellen, auf
die kritische Reflektion von Handlungsempfehlungen zum klimafreundlichen
Konsum. Ob die Vermittlung von Handlungsempfehlungen an die Verbraucher der wirksamsten Hebel ist, ist jedoch kritisch zu hinterfragen.
63
Folgenden kritisch reflektiert werden, inwieweit die zugrundeliegenden Zusammenhänge dies rechtfertigen und
an welchen Stellen Pauschalierungen problematisch sind.
Dabei geht es zunächst um allgemeingültige Handlungsempfehlungen und anschließend um die Möglichkeit,
Lebensmittel mit einem Klima-Label zu kennzeichnen.
Abschließend werden die Grenzen der Steuerungsmöglichkeiten durch eine veränderte Nachfrage beleuchtet.
4.1 Handlungsempfehlungen
Die Öffentlichkeit schenkt der klimafreundlichen Ausrichtung der Ernährung eine immer größere Aufmerksamkeit. Es werden vermehrt Beiträge zu diesem Thema
veröffentlicht, die konkrete Empfehlungen für die klimafreundliche Gestaltung von Einkauf, Lagerung und Zubereitung beinhalten. Da Handlungsempfehlungen das
Potential haben, weit verbreitet und tatsächlich handlungsrelevant zu werden, ist eine Diskussion über deren
Aussagekraft und Verlässlichkeit notwendig.
Nur wenn Handlungsempfehlungen konkret, verständlich und praktikabel sind, ist zu erwarten, dass sie von den
Verbrauchern berücksichtigt werden. Dazu müssen Sachverhalte vereinfacht und verallgemeinert werden. Dem
steht die Komplexität der Klimaauswirkungen des Bereiches Ernährung konträr gegenüber. Die im vorangegangenen Kapitel vorgestellten methodischen Unterschiede
von Bilanzierungen erschweren die Vergleichbarkeit der
Ergebnisse und damit die Ableitung von Empfehlungen.
Doch selbst bei einer einheitlichen Vorgehensweise bei der
Bilanzierung produktbezogener THG-Emissionen können
sich die Beurteilung der Klimaschädlichkeit von Lebensmitteln und die Verallgemeinerung von Ergebnissen schwierig
gestalten. Inwieweit die Pauschalisierung der jeweiligen
Bereiche problematisch ist, wird im weiteren Verlauf dieses
Kapitels erörtert. Dabei werden diejenigen Handlungsanweisungen beleuchtet, die im Zusammenhang mit der Klimaschutzthematik derzeit häufig im Gespräch sind:
– Reduktion tierischer Produkte
– Bevorzugung von Produkten aus ökologischem Landbau
– Konsum regionaler Produkte
– Kauf von saisonalem Gemüse und Obst aus dem Freiland
– Bevorzugung frischer, gering verarbeiteter Lebensmittel
– Einsatz energieeffizienter Haushaltsgeräte
– klimafreundliche Gestaltung des Einkaufs (zu Fuß oder
mit dem Fahrrad)
– Reduktion des Abfalls / der Lebensmittelverluste
64
Der Konsum tierischer Produkte geht im Vergleich zu
pflanzlichen Produkten zumeist mit höheren Klimabelastungen einher. Insbesondere verursacht der Konsum
von Rindfleisch ungleich mehr THG-Emissionen als vegetarische Kost bei gleichem Energiegehalt. In Diskussionen
und Artikeln über eine klimafreundliche Ernährung wird
daher oftmals der Appell an die Verbraucher gerichtet,
den Konsum tierischer Produkte, insbesondere Rindfleisch,
einzuschränken.
Je nachdem, womit tierische Produkte substituiert werden, ist jedoch auch ein Anstieg der verursachten THGEmissionen von Mahlzeiten möglich. Wird beispielsweise
der Schweinefleischkonsum reduziert und dafür der Verbrauch von Reis und Gemüseprodukten aus dem Gewächshaus erhöht, kann sich die Klimabilanz durch diese
Ernährungsänderung verschlechtern. Das zeigen zum Beispiel Berechnungen von Carlsson-Kanyama (1998). Wie
der Abbildung 2 entnommen werden kann, ist ein vegetarisches Essen nicht zwangsläufig mit niedrigeren Treibhausgasemissionen verbunden als ein fleischhaltiges Mahl
.
Wechsel der Ernährungsweise von der Mischkost zur ovolacto-vegetarischen Ernährung, die Treibhausgasemissionen der Ernährung um knapp 52 % verringern. Bei einer
ovo-lacto-vegetarischen Ernährungsweise wird auf den
Konsum von Fleisch verzichtet, nicht aber auf Milch- und
Eiprodukte.3**
CO2-Äquivalente kg/Person u. Jahr
Reduktion tierischer Produkte
Trockenerbsen
g CO2-Äquivalente
Reis
1.600
Kartoffeln
1.400
Karotten
1.200
Tomaten
37,2 %
800
51,6 %
600
400
200
0
Mischkost
1
Vollwertkost2
ohne
wenig
Fleischkonsum
Fleischkonsum
(ovo-lacto-Vegetarier)
1
Hoher Verzehr an Brot/Backwaren (vorwiegend aus Auszugsmehlen),
Kartoffeln, Fleisch/-waren, Erfrischungsgetränken, Kaffee und Tee;
geringer Verzehr an Gemüse, Hülsenfrüchten, Obst, Nüssen und Samen.
2
Hoher Verzehr an Gemüse, Obst, Vollkornprodukten, Kartoffeln,
Hülsenfrüchten, Milch/-produkten, Nüssen und Samen;
geringer oder kein Verzehr an Fleisch/Fisch
Treibhausgasemissionen verschiedener Ernährungsweisen
800
600
400
200
Mahlzeit a
1.000
Abbildung 3:
1.000
0
1.200
Quelle: Hoffmann (2002)
Schweinefleisch
1.800
1.400
Mahlzeit b
Mahlzeit c
Mahlzeit d
Quelle: Carlsson-Kanyama (1998)
Wiegmann et al. (2005) ermittelten ein etwas niedrigeres Reduktionspotential. Ihren Berechnungen zufolge
reduziert eine Halbierung des Fleischkonsums die mit der
Ernährung verbundenen Treibhausgasemissionen lediglich um 5,2 %. Die Kalkulationen von Faist (2000) ergeben einen um 24 % geringeren Energiebedarf bei einem
kompletten Verzicht auf tierische Produkte, jedoch nur ein
Einsparpotential von 4 % bei einem Wechsel zu einer ovolacto-vegetarischen Ernährung.
Bevorzugung von Produkten aus ökologischem Landbau
Abbildung 2:
Treibhausgasemissionen von vier verschiedenen Mahlzeiten mit demselben Energie- und Eiweißgehalt (2 MJ und 22 bis 24 g Protein)
Trotz dieser theoretischen Überlegungen zur Substitution tierischer Produkte ist der wichtige Einfluss der Tierhaltung bei den THG-Emissionen weitgehend unumstritten.
Beispielsweise weist eine Studie der FAO der Tierhaltung
einen Beitrag von 18 % an den gesamten anthropogenen
THG-Emissionen zu (Steinfeld et al., 2006) und weist damit
auf das große Minderungspotential dieses Bereiches hin.
Die Ergebnisse der Bilanzierungen von Taylor (2000) und
Hoffmann (2002) unterstützen diese Empfehlung. Wie die
Abbildung 3 zeigt, können Verbraucher/innen durch den
Die Ergebnisse der Klimabilanz der ökologischen Landwirtschaft zeigen ein differenziertes Bild. In verschiedenen Studien wurde ermittelt, dass in der ökologischen
Pflanzenproduktion trotz der geringeren Erträge weniger
Treibhausgase je kg Produkt emittiert werden als bei konventionellen Anbauverfahren (vgl. Tabelle 9). Bedeutsam
ist dabei unter anderem der Verzicht auf den Einsatz von
Mineraldünger, der in einem sehr energieaufwendigen
3**
Hier soll kritisch angemerkt werden, dass die Tierhaltung nicht ausschließlich
Produkte vom lebenden Tier (Bsp.: Ei, Milch) liefert, sondern immer auch
Fleischprodukte (Bsp.:Altkuh, Kalb).
65
Prozess hergestellt wird und daher mit einer starken Klimabelastung einher geht (Bokisch et al., 2000; Hirschfeld
et al., 2008; Hülsbergen & Küstermann, 2007).
Auch Rahmann et al. (2008) schließen in einem umfassenden Literaturüberblick, dass der ökologische Landbau
weniger Treibhausgase freisetzt als vergleichbare konventionelle Systeme. Dabei wird jedoch darauf verwiesen, dass
es gegenwärtig unterschiedliche Aussagen über die Klimarelevanz des ökologischen Landbaus gibt. Eine eindeutige
Festlegung erscheint tatsächlich schwierig, wie Ergebnisse
aus dem Bereich der Milchproduktion zeigen. In der Tabelle 10 sind die Ergebnisse einiger Studien gelistet, die
THG-Bilanzierungen sowohl für ökologische als auch für
konventionelle Produktionsverfahren durchgeführt haben.
Die aufgelisteten Studien kommen bei der Bilanzierung
ökologischer und konventioneller Produktion zu keinem
einheitlichen Ergebnis. Zwei der insgesamt sieben Studien können keinen eindeutigen Unterschied der Systeme
feststellen (Cederberg & Flysjö, 2004; Haas et al., 2001),
fünf Studien sehen die stärkere Belastung bei der konventionellen Produktion (Cederberg & Mattson, 2000;
GEMIS, 2009; Hirschfeld et al., 2008; Lindenthal et al.,
2010, Plassmann & Edwards-Jones, 2009) und zwei weitere stellen fest, dass die ökologische Milchproduktion mit
einer stärkeren Klimabelastung einhergeht (Thomassen et
al., 2007; Williams et al., 2006). Die Gründe für derartige Ergebnisunterschiede können vielfältig sein. Einflüsse
haben die Datengrundlage sowie die gewählte Methode.
Tabelle 9:
Vergleich der THG-Emissionen pflanzlicher Produkte aus ökologischem und konventionellem Anbau
Quelle
Bezug(Produkt)
KonventionelleProduktion
THG in g CO2eq / kg Produkt
Ökologische Produktion
THG in g CO2eq / kg Produkt
Land
Bokisch et al. (2000)
Winterweizen
314
193
Deutschland
Winterweizen
403 herkömmlicher Betrieb
365 ‚best-practice’-Betrieb
180 herkömmlicher Betrieb
141 ‚best-practice’-Betrieb
Deutschland
Hülsbergen & Küstermann (2007)
Pflanzenbau
370
274
Deutschland
GEMIS (2010)
Weizen
404
273
Deutschland
Tabelle 10
Vergleich der THG-Emissionen von Kuhmilch aus ökologischem und konventionellem Anbau
Ergebnis
Quelle
KonventionelleProduktion
THG in kg CO2eq / kg Produkt
Ökologische Produktion
THG in kg CO2eq / kg Produkt
Land
Ökologische Produktion klimafreundlicher
GEMIS (2009)
0,98
0,92
Deutschland
0,85 herkömmlicher Betrieb
0,70 ‚best-practice’-Betrieb
0,78 herkömmlicher Betrieb
0,63 ‚best-practice’-Betrieb
Deutschland
Plassmann & Edwards-Jones
(2009)
1,6 (1,0 – 3,2)
1,3 (0,9 – 2,4)
Großbritannien
Lindenthal et al. (2010)
1,2
1,0 (EU-Standard)
Österreich
Cederberg & Mattson (2000)
1,1
0,95
Schweden
Cederberg & Flysjö (2004)
0,90 hohe Intensität / Leistung
1,04 mittlere Intensität /
Leistung
0,94 (keine statistisch signifikanten Unterschiede zur
konventionellen Produktion)
Schweden
Haas et al. (2001)
1,3 intensive Produktion
(1,0 extensivierte Produktion)
1,3
Deutschland
1,06
1,23
Großbritannien
Thomassen et al. (2007)
1,4
1,5
Niederlande
Klimabelastung konventioneller und ökologischer Verfahren ähnlich hoch
Konventionelle Produktion klimafreundlicher
66
Konsum regionaler Lebensmittel
Dem Transport von Nahrungsmitteln bis zur Stufe des
Lebensmitteleinzelhandels werden 3,8 bis 8 % der ernährungsbedingten THG-Emissionen zugerechnet (Kjer et al.,
1994, Taylor, 2000). Dabei ist der Import aus Übersee für
einen Großteil (fast 70 %) des Transportaufkommens verantwortlich, obwohl dieser nur einen geringfügigen Teil
(3,5 %) der ernährungsrelevanten Güter in Deutschland
betrifft (Lauber & Hoffmann, 2001).
Bedeutend ist der Transport insbesondere bei Lebensmitteln, die mit dem Flugzeug importiert werden, etwa bei
Überseeimporten von frischem Fisch oder Erdbeeren. Aufgrund der erheblichen Klimabelastung durch Flugzeuge
spiegelt sich ein solcher Transport sehr stark im Carbon
Footprint dieser Produkte wieder (Wiegmann et al., 2005).
Es wird ein weiterer Anstieg der Flugimporte von Lebensmitteln erwartet, womit auch die Bedeutung der transportbedingten THG-Emissionen zunehmen wird (Foster et
al., 2006). Die starken Auswirkungen der Flugtransporte
auf das Klima lassen die pauschale Aussage zu, dass mit
dem Flugzeug transportierte Lebensmittel dem Klima mehr
schaden als Lebensmittel, die mit einem anderen Trans-
portmittel befördert wurden. Eine Kennzeichnung der mit
dem Flugzeug transportierten Lebensmittel könnte den
Verbrauchern daher die Möglichkeit geben, den Kauf dieser besonders klimaschädlichen Produkte zu vermeiden.
Doch regionale Produkte verfügen nicht per se über eine
bessere THG-Bilanz. Nach Wiegmann et al. (2005) schneiden diese bei den transportbedingten Treibhausgasemissionen zum Teil sogar schlechter ab, da die Transporte in der
Region mit kleineren Fahrzeugen durchgeführt werden
und häufig durch eine geringere Auslastung und schlechtere Logistikketten gekennzeichnet sind. Auch die Berechnungen von Lagerberg-Fogelberg & Carlsson-Kanyama
(2006) für Broccoli zeigen, dass regionale Produkte im Hinblick auf Treibhausgasemissionen nicht immer die bessere
Wahl sind (siehe Abbildung 4). Die unterschiedlichen Produktionssysteme und Ertragshöhen in den verschiedenen
Ländern sind in diesem Beispiel bedeutend. So wiegen die
günstigeren Produktionsbedingungen in Südeuropa die
transportbedingten Treibhausgasemissionen auf. Dieser
Zusammenhang ist besonders dann relevant, wenn das
importierte Gemüse im Freiland und das regionale Gemüse im Gewächshaus produziert werden.
Verbraucher
Verpackungsmaterial
Transport
Lagerung
Verarbeitung/Verpackung
kg CO2-Äquivalente/Funktionseinheit1
Bei der Diskussion um die Klimawirkungen des ökologischen Landbaus sind die Aspekte der Systemgrenzen
besonders bedeutend. Durch die unter mitteleuropäischen
Bedingungen häufig geringeren Erträge im ökologischen
Landbau ist der Flächenbedarf für die gleiche Produktionsmenge höher. Dies kann zu einer Verdrängung von klimafreundlicheren Nutzungsalternativen des Bodens (Grünland, Wald) führen und damit negative Auswirkungen
auf das Klima haben. Dieser Aspekt würde insbesondere
dann an Bedeutung gewinnen, wenn sich der Anteil der
ökologischen Landwirtschaft stark erhöht. Andererseits ist
die ökologische Landwirtschaft in Deutschland weit weniger auf Futtermittelimporte angewiesen als die konventionelle, da ein Großteil der benötigten Eiweißfuttermittel
hierzulande angebaut wird (bspw. Bohnen und Erbsen).
In der konventionellen Tierhaltung spielt der Import von
Soja hingegen eine bedeutende Rolle und hat damit Auswirkungen auf die Landnutzung in den Soja-Anbauregionen. Die Berücksichtigung dieses Zusammenhangs bei
der Kalkulation der THGs beeinflusst das Abschneiden der
konventionellen Milchproduktion. Ein weiterer Aspekt bei
dem Vergleich der verschiedenen Produktionsverfahren ist
die CO2-Bindung durch den Humusaufbau im Boden, der
für die ökologische Bewirtschaftung typisch ist (Rahmann
et al., 2008). Inwieweit die Anrechnung der potentiellen
CO2-Speicherung im Boden sinnvoll ist, soll an dieser Stelle
nicht näher erläutert werden. Fest steht jedoch, dass die
Berücksichtigung derartiger Faktoren das Bilanzierungsergebnis beeinflusst.
1
1,4
landw. Produktion
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0,8
0,6
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Funktionseinheit frischer Broccoli: 1,0 kg; gefrorener Broccoli: 1,1 kg
Quelle: Lagerberg-Fogelberg & Carlsson-Kanyama (2006)
Abbildung 4:
Treibhausgasemissionen für Broccoli in Schweden bei unterschiedlicher Herkunft und Verarbeitung
Auch Edwards-Jones et al. (2008) kommen auf Grundlage ihrer Literaturanalyse zu dem Schluss, dass keine
eindeutige Aussage darüber getroffen werden kann, ob
regionale Lebensmittel weniger Treibhausgasemissionen
verursachen als die entsprechenden Produkte, die nicht regional erzeugt wurden. Eine derartige Einschätzung wird
auch dadurch erschwert, dass der Begriff der Regionalität in unterschiedlichen Studien nicht einheitlich definiert
wird. Zudem sollte bedacht werden, dass die THG-Emissionen von regionalen Produkten keineswegs ausschließlich
in der Region entstehen. Teilweise wird ein erheblicher Anteil der produktbedingten THG-Emissionen durch importierte Vorleistungsprodukte wie beispielsweise Futtermittel
verursacht (Plassmann & Edward-Jones, 2009). Auch der
Aspekt der Systemgrenzen spielt für die Beurteilung der
Klimawirkung regionaler Produkte eine bedeutende Rolle.
Nur eine einheitliche Methode bei der Bilanzierung ermöglicht einen aussagekräftigen Vergleich zwischen Produkten
unterschiedlicher Herkunft (Demmeler & Burdick, 2005).
67
frisches Gemüse. Lässt diese Aussage zunächst auf einen
erheblichen Einfluss der Kühlung schließen, sollte doch
beachtet werden, dass es sich bei Gemüse um ein Lebensmittel handelt, das generell nur mit wenigen THG-Emissionen verbunden ist. Der Aufwand der Kühlung fällt bei
Lebensmitteln, die insgesamt hohe THG-Emissionen verursachen, wesentlich weniger ins Gewicht. Bei Rindfleisch
beeinflusst die Tiefkühlung das Gesamtergebnis nur mit
einem Anstieg um etwa 5 % (GEMIS, 2009, vgl. Tabelle 7).
Dem Verderb von Lebensmitteln könnte bei dieser Bewertung allerdings eine entscheidende Rolle zugunsten von
Tiefkühlkost zukommen, da bei frischen Lebensmitteln die
Verluste meist höher sind. Systematische Untersuchungen
zu diesem Thema gibt es jedoch bisher noch nicht.
Einsatz energieeffizienter Haushaltsgeräte
Die Produktion von Gemüse wirkt sich unterschiedlich
stark auf das Klima aus, je nachdem, ob es im Freiland
oder in beheizten Treibhäusern angebaut wird. Durch
den hohen Energieaufwand für die Wärmeerzeugung liegen die THG-Emissionen beim Anbau im Treibhaus 5- bis
30-mal höher als bei der Gemüseerzeugung im Freiland
(Freyer & Dorninger, 2008). Die Bereitstellung saisonaler
Produkte erfordert nur einen geringen Aufwand für die
Lagerung. Ebenso ist der saisonale Anbau von Gemüse im
Freiland mit weniger Emissionen verbunden als der alternative Anbau im Gewächshaus, der durch die Möglichkeit
der Beheizung auch asaisonal möglich ist.
Neben der Produktion und dem Transport von Lebensmitteln sind auch die daran anschließenden Prozessschritte
an den Treibhausgasemissionen entscheidend beteiligt.
Die Auswirkungen der Lagerung und Zubereitung von Lebensmitteln in privaten Haushalten sind von ähnlich großer
Bedeutung wie die Herstellung der Produkte bis hin zum
Lebensmitteleinzelhandel. Wiegmann et al. (2005) ordnen
mit 52 % den größten Anteil an den gesamten ernährungsbedingten Treibhausgasemissionen dem Energieverbrauch
für die Lebensmittellagerung, die Mahlzeitzubereitung und
die Raumwärme in privaten Haushalten zu. Insbesondere
Kühlgeräte und Geschirrspüler spielen dabei bedeutende
Rollen (Wiegmann et al.; 2005). Wichtige Ansatzpunkte
zur Verringerung der ernährungsbedingten THG-Emissionen sind demnach im Bereich der Haushalte zu finden.
Frische, gering verarbeitete Lebensmittel
Klimafreundliche Gestaltung des Einkaufs
Die Verarbeitungstiefe von Lebensmitteln hat einen Einfluss auf die produktbedingten THG-Emissionen. Vor allem
Produkte, die einen Trocknungsprozess durchlaufen, sind
oftmals mit hohen Treibhausgasemissionen verbunden. So
verursachen Pommes Frites durch die energieaufwendige
Verarbeitung im Vergleich zu frischen Kartoffeln etwa die
20fache Menge an Emissionen (5,8 kg CO2eq/kg Pommes
Frites im Vergleich zu 0,3 kg CO2eq/kg Kartoffel; Wiegmann
et al., 2005). Ein weiteres Beispiel ist die Verarbeitung von
Äpfeln zu getrockneten Apfelringen, die mit einer Erhöhung der emittierten Treibhausgase um mehr als das
40fache einhergeht (0,057 kg CO2eq/kg Äpfel; 2,339 kg
CO2eq/kg Apfelringe; Hoffmann, 2002).
Bei tiefgekühlten Lebensmitteln ist die Aufrechterhaltung der Kühlkette während des Transports und der Lagerung energieaufwendig und mit der Emission von Treibhausgasen verbunden. Daher verursacht beispielsweise
tiefgekühltes Gemüse drei Mal mehr THG-Emissionen als
Ein weiterer Ansatzpunkt für den Klimaschutz im Bereich
des Ernährungssektors bietet die Gestaltung der Einkaufsfahrten, da insbesondere die PKW-Nutzung mit einer
deutlichen Klimabelastung verbunden ist. Das folgende
Beispiel veranschaulicht den Einfluss, den die Einkaufsfahrt und eine geänderte Produktwahl in einem konkreten
Fall haben können: Tiefgekühltes Gemüse verursacht im
Vergleich zu frischem Gemüse die dreifache Menge an
THG-Emissionen. Entscheidet sich ein Verbraucher zugunsten des Klimas für 1 kg frischer anstelle von tiefgekühlter Ware, so spart er damit eine geringere Menge an
THG-Emissionen ein (nämlich 268 g CO2eq), als er durch
eine 2 km lange Autofahrt verursacht (ca. 330 g CO2eq)
(GEMIS, 2009; KBA, 2009). Das Einsparpotential durch die
Wahl der klimafreundlicheren Alternative innerhalb der
Produktgruppe Gemüse erscheint zunächst groß. Dieser
Einfluss wird jedoch relativiert, wenn die Klimaauswirkung
der PKW-Nutzung verglichen wird. Diese Gegenüberstel-
Kauf von saisonalem Gemüse und Obst aus dem Freiland
68
lung weißt zum einen darauf hin, dass zur Einschätzung
der Wirksamkeit einzelner Verhaltensänderungen ein
Vergleich zwischen verschiedenen Maßnahmen in unterschiedlichen Kategorien sinnvoll ist. Zum anderen wird
deutlich, dass die Nutzung von PKWs ein wichtiger Ansatzpunkt für den Klimaschutz im Rahmen des privaten
Konsums ist.
Reduktion des Abfalls / der Lebensmittelverluste
Ein erhebliches Einsparpotential bietet zudem die Vermeidung von Abfällen. In einer schweizerischen Studie
kalkuliert Jungbluth (2000) mit 10 % Lebensmittelverlusten auf der Verbraucherebene. Heller & Keoleian (2003)
ermitteln für die USA Verluste in Höhe von 26 %. Die Ergebnisse einer britischen Studie (WRAP, 2008) liegen mit
ca. 30 % auf der Verbraucherebene in einem ähnlichen
Bereich. Allein die Reduktion der Menge an Lebensmitteln,
die von den Verbrauchern gekauft, aber nicht konsumiert
wird, könnte also einen eindeutigen Beitrag zum Klimaschutz leisten. Lebensmittelverluste entstehen jedoch
nicht nur beim Verbraucher, sondern auch auf den vorangehenden Stufen der Wertschöpfungskette, also während
der Produktion, der Lagerung, der Verarbeitung und im
Handel. Auch in diesen Bereichen bieten sich sinnvolle Ansatzpunkte zur Einsparung von THG-Emissionen durch die
Vermeidung von Abfällen.
4.2 Labeling
Im Gegensatz zu den zuvor diskutierten Handlungsempfehlungen, die Aussagen zu Klimaauswirkungen von Konsummustern und Lebensmittelgruppen treffen, beziehen
sich Label direkt auf das damit gekennzeichnete Produkt.
Derartige Label sind bereits auf bestimmten Lebensmittelprodukten in einigen Ländern zu finden, und auch in
Deutschland gibt es Überlegungen, diese einzuführen
(PCF, 2009). Je nach Kommunikationsstrategie lassen
sich Klima-Label in verschiedene Gruppen einteilen: Low
Carbon Label weisen auf eine besonders klimaschonende
Wirtschaftsweise des Produktionsunternehmens hin. Carbon Intensity Label vermitteln den Konsumenten über
ein Label, welche Menge an CO2-Äquivalenten durch die
Produktion einer bestimmten Menge des Produktes entstanden ist. Carbon Rating Label kennzeichnen Produkte,
die innerhalb einer Kategorie besonders gut abschneiden.
Carbon Neutral Label werden für Produkte vergeben, deren bilanzierte THG-Emissionen durch die Unterstützung
von Emissions-Reduktions-Maßnahmen kompensiert wurden, beispielsweise durch Wiederaufforstungsprojekte
(Walter & Schmidt, 2008).
Ist ein Produkt bereits mit einem oder sogar mehreren
anderen Labeln gekennzeichnet, so kann eine weitere
Kennzeichnung zu einer Verwirrung der Verbraucher
führen. Bei Routinekäufen wie dem Lebensmitteleinkauf
erfassen die Konsumenten nur begrenzt Informationsgehalte. Auch besonders komplexe Informationen können
den Konsumenten überfordern, wie beispielsweise die
grammgenaue Angabe des Carbon Footprint. Der Vergleich der Werte verschiedener Lebensmittel übersteigt
möglicherweise die Kapazitätsgrenze der Konsumenten
hinsichtlich der Informationsverarbeitung (Eifert & Figge,
1995; Eisend et al., 2008).
Die Grundlage für die Kennzeichnung einzelner Lebensmittel bildet zumeist die Ermittlung des Carbon Footprint.
Die Schwierigkeiten, die sich durch methodische Unterschiede bei der Bilanzierung ergeben, wurden im Laufe
dieses Artikels bereits beleuchtet. Im Hinblick auf die Produktkennzeichnungen sind weitere Aspekte von Bedeutung: So schwankt die übliche Portionsgröße verschiedener
Lebensmittelprodukte stark. Auch wenn beispielsweise ein
mit dem Flugzeug importiertes Gewürz sehr hohe THGEmissionen je kg Produkt verursachen würde, so wäre der
Einfluss auf die Gesamtbilanz einer Mahlzeit vermutlich
gering, weil Gewürze in vergleichsweise kleinen Mengen
eingesetzt werden. Da standardisierte Gewichtseinheiten
als Bezugsbasis problematisch sind, könnte die Angabe
des Carbon Footprint üblicher Portionsgrößen sinnvoll
sein.
Flachowsky & Hachenberg (2009) sehen das Gewicht
für Lebensmittel tierischer Herkunft generell nicht als optimale Bezugsbasis. Da die Tierproduktion in Europa stärker
auf die Erzeugung von Eiweiß als auf die Gesamtmenge
abzielt, wird die Bezugsbasis „essbares Eiweiß tierischer
Herkunft“ vorgeschlagen. Diese Angabe würde die Vergleichbarkeit tierischer Lebensmittel untereinander erhöhen, den Vergleich mit Lebensmitteln pflanzlicher Herkunft (und entsprechend anderer Bezugsbasis) jedoch
erschweren.
Da die Herkünfte der eingesetzten Rohstoffe in der
weiterverarbeitenden Industrie häufig wechseln können,
müsste die Bilanzierung der Herstellung dementsprechend
regelmäßig angepasst werden. Es würde jedoch einen
enormen Aufwand bedeuten, jede Lebensmittelcharge zu
bilanzieren. Die Nutzung von Durchschnittswerten schränkt
die Aussagekraft der vermittelten Information über die Klimawirkung der einzelnen Produkte wiederum ein.
Insbesondere auf Unternehmensebene ist anzunehmen,
dass das Labeling von Lebensmittelprodukten nur dann
durchgeführt wird, wenn entsprechende (äußere) Anreize
vorhanden sind. Dies könnten beispielsweise Förderungen,
rechtliche Regelungen oder Wettbewerbsvorteile sein. Um
zu gewährleisten, dass die Bilanzierung immer auf das Ziel
des Klimaschutzes ausgerichtet wird, können Kontrollen
durch unabhängige Institutionen oder eine staatliche Aufsicht ratsam sein.
Die genannten Aspekte verdeutlichen, dass die Kommunikation der Carbon Footprints von Lebensmitteln über ein
Label mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden ist. Ob
sich trotz der damit verbundenen Herausforderungen ein
einheitliches System zur Kennzeichnung von Lebensmitteln etablieren wird, ist daher zu bezweifeln (Grießhammer & Hochfeld, 2010).
4.3 Grenzen der Steuerungsmöglichkeit
Wie in den vorangegangenen Kapiteln diskutiert wurde,
hat die Vermittlung der Klimawirkung von Lebensmitteln
über Handlungsanweisungen oder Klima-Label das Ziel, zu
einer veränderten Nachfrage der Konsumenten zu führen.
Da die Auswirkungen der Produktion, des Transportes und
des Konsums von Lebensmitteln auf das Klima sehr komplex sind, besteht hier ein hoher Kommunikationsbedarf.
Gelingt die Vermittlung derartiger Sachverhalte, kann dadurch eine Nachfrageänderung bewirkt werden. Es ist zu
erwarten, dass klimafreundliche Lebensmittel Verbraucher
mit einem ausgeprägten Klimabewusstsein ansprechen.
Das Interesse an der Thematik Klimaschutz und klimafreundlicher Ernährung muss aber nicht zwangsläufig dazu
führen, dass derartige Eigenschaften beim Einkauf tatsächlich berücksichtigt werden. Erfahrungen mit dem Konsum
von ökologisch produzierten Lebensmitteln zeigen, dass
Verbraucher ihre Absicht zum Kauf von Öko-Produkten
häufig überschätzen und ihre tatsächliche Kaufentscheidung oftmals von anderen Kriterien wie dem Produktpreis
abhängig machen (Niessen & Hamm, 2007). Inwieweit die
Verbraucher ihre Einkaufentscheidungen tatsächlich an
Carbon Footprints orientieren würden, kann dementsprechend nicht vorausgesagt werden. Ebenso fraglich ist, wie
stark die Vermittlung von Handlungsempfehlungen für einen klimafreundlichen Konsum das Einkauf- und Konsumverhalten beeinflussen kann.
Wenn es aber gelingt, einen Anstieg bzw. Rückgang der
Nachfrage nach bestimmten Lebensmitteln zu bewirken,
so beeinflusst dieser wiederum das Angebot und hat damit unter Umständen weitreichende Auswirkungen auf
andere Bereiche innerhalb des Ernährungssektors. Welche
Effekte diese veränderte Konsumentennachfrage haben
kann, soll im Folgenden thematisiert werden.
Da die Tierproduktion mit besonders hohen THG-Emissionen einhergeht, bietet – wie oben schon diskutiert –
die Reduzierung des Verzehrs tierischer Lebensmittel eine
Möglichkeit für die Verbraucher, einen individuellen Beitrag zur Senkung der Treibhausgasemissionen zu leisten.
Eine Ernährungsweise mit einem hohen Anteil pflanzlicher
und gering verarbeiteter Produkte führt im Vergleich zu
einer in Deutschland üblichen Lebensmittelzusammenstellung neben einer geringeren THG-Emission auch zu niedrigeren Lebensmittelkosten (Mertens et al., 2009). Ob die
69
Reduktion des Konsums tierischer Produkte tatsächlich mit
einer Reduktion der THG-Emissionen einher geht, hängt
letztlich von der alternativen Verwendung des Geldes ab.
Wenn die Verbraucher den eingesparten Teil ihres Budgets
für zusätzliche Produkte und Dienstleistungen ausgeben,
die hohe THG-Emissionen verursachen, so kann dies insgesamt zu einer höheren Klimabelastung führen. Vor diesem Hintergrund ist der Umstieg auf Produkte mit höherer
Wertschöpfung, wie dies beispielsweise bei Produkten des
ökologischen Landbaus der Fall ist, im Hinblick auf den
Klimaschutz positiv zu bewerten.
Die Produktion von Nahrungsmitteln steht in Konkurrenz zu alternativen Verwendungen der erforderlichen
Ressourcen (insbesondere des Bodens) durch andere landwirtschaftliche, forstliche oder energetische Nutzungen
bzw. der Erhaltung von natürlichen Waldgebieten oder
der Wiederaufforstung. Dadurch hat die Ausdehnung
oder Einschränkung einzelner Produktionsbereiche immer
auch Auswirkungen auf alternative Systeme. Beispielsweise könnte ein Rückgang der Nachfrage nach Milch und
Rindfleisch über fallende Preise eine Einschränkung der
grünlandbasierten Rinderhaltung bewirken. Damit würde
der Anreiz der alternativen Verwendung der Fläche steigen, etwa zur ackerbaulichen Nutzung nach einem Umbruch der Grünlandflächen. Diese Landnutzungsänderung
geht mit zusätzlichen Treibhausgasemissionen einher und
würde dem Ziel des Klimaschutzes somit entgegenwirken
(Osterburg et al., 2009).
Beschränkt sich der Nachfragerückgang nach Milch
und Rindfleisch auf bestimmte Regionen, beispielsweise auf Deutschland, so kann der implizierte (Weltmarkt-)
Preisrückgang wiederum eine weitere Steigerung des
Verbrauchs bei den übrigen Verbrauchern außerhalb
Deutschlands bewirken. Derartige „leakage“-Effekte bleiben begrenzt, wenn parallel zu dem Nachfragerückgang
auch ein Angebotsrückgang stattfindet, beispielsweise
durch die Ausdehnung (und Steigerung der Konkurrenzfähigkeit) des Energiepflanzenanbaus.
Wie anhand der wenigen Beispiele schon gezeigt werden konnte, hängt die Beurteilung klimapolitischer Maßnahmen nicht nur von deren unmittelbaren Wirkungen,
sondern auch – und zwar von Maßnahme zu Maßnahme unterschiedlich – von ihren mittelbaren Wirkungen
ab. Werden letztere vernachlässigt, kommt man schnell
zu falschen Politikempfehlungen. Die Existenz mittelbarer
Wirkungen und komplexer Zusammenhänge sollte also
bei der Ableitung von Klimaschutzmaßnahmen auf der
Grundlage produktbedingter THG-Emissionen stets bedacht werden. Die Schwierigkeit komplexe Sachverhalte,
wie beispielsweise Landnutzungsänderungen, einzubeziehen, stellt eine Herausforderung dar, der sich in der wissenschaftlichen Forschung und Diskussion bereits angenommen wird.
70
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R. Koopmann, P. Klocke / Landbauforschung - vTI Agriculture and Forestry Research 2 2010 (60)73-78
73
European regulation of organic animal treatments
Regine Koopmann*and Peter Klocke**
Abstract
Zusammenfassung
European Union organic farming regulations place an
emphasis on prophylaxis in agriculture to ensure animal
health. The veterinary treatments in organic animal husbandry are largely defined in Articles 23 and 24 of EC regulation No. 889/2008. Very few substantial changes are
apparent in this regulation as compared to its predecessor.
Veterinarians may use any effective medicines appropriate
for the indication and animal species. Where possible, effective homeopathics, phytotherapeutics or the like should
have priority.
Among others, the main problems of implementing
these regulations into daily farm practice emerge from
the prohibition of preventive treatment, the doubled withdrawal period and the restriction of the number of treatments. The dilemma is that these rules, mainly created to
protect consumers and environment against pharmaceutical residues, may potentially prevent an early effective
treatment of livestock because they could have an adverse
economic effect for the farmer.
Unambiguous sentences are needed. The regulations
should be directed towards definition and guarantee of
good animal health. A revision of EC No 889/2008 should
then thoroughly consider the feasibility of the rules and
their impact on animal welfare.
A clarification and discussion of animal treatment guidelines for organic farming would seem at this time to be
useful for farmers, veterinarians, control boards, and not
least, for the well-being of livestock.
Europäische Regelung zur Tierbehandlung im Ökologischen Landbau
Keywords: organic husbandry, veterinary medicinal products, animal health
Die Europäische Union betont in den Richtlinien zur ökologischen Tierhaltung besonders die Krankheitsverhütung
zur Erhaltung der Tiergesundheit. Hauptsächlich in den
Artikeln 23 und 24 der neuen EG Richtlinie Nr. 889/2008
sind die Regelungen zu tierärztlichen Behandlungen festgelegt. Die Neufassung hat hier gegenüber der Vorläufer
Richtlinie keine wirklichen Veränderungen mit sich gebracht. Tierärzte können jede für das Tier und die Indikation wirksame Medikation anwenden. Wo es möglich ist,
soll den Homöopatika, Phytotherapeutika und Ähnlichem
der Vorrang eingeräumt werden.
In der täglichen betrieblichen Praxis ergeben sich unter
anderem Probleme besonders mit dem Verbot der präventiven Behandlung, der verdoppelten Wartezeit und den
Vorschriften zur maximalen Anzahl der Behandlungen.
Diese Regelungen, hauptsächlich geschaffen, um Verbraucher und Umwelt vor Medikamentenrückständen zu bewahren, könnten jedoch dazu führen, dass zum Schaden
des Nutztieres eine rechtzeitige effektive Behandlung unterbleibt, da der Landwirt andernfalls ökonomische Nachteile zu tragen hätte.
Hier sind klar formulierte, eindeutige Sätze notwendig.
Die Regelungen sollten darauf abzielen, die gute Tiergesundheit zu definieren und sicherzustellen. Eine Revision
der Durchführungsverordnung 889/2008 muss dann die
praktische Umsetzbarkeit und insbesondere die Auswirkungen auf das Wohlbefinden der Tiere durchgängig beachten.
Für die Landwirte, Tierärzte, Kontrollstellen und letztendlich für das Wohlbefinden der Nutztiere ist es jetzt an
der Zeit, die Diskussion über eine Revision der Richtlinien
zur Tierbehandlung im Ökolandbau zu beginnen.
Schlüsselwörter: ökologische Tierhaltung, Tierarzneimittel,
Tiergesundheit
*
Johann Heinrich von Thünen-Institut (vTI), Federal Research Institute for
Rural Areas, Forestry and Fisheries, Institute of Organic Farming, Trenthorst
32, 23847 Westerau, Germany; [email protected]
** Forschungsinstitut für biologischen Landbau (FiBL), Research Institute of
Organic Agriculture, Ackerstrasse, CH-5070 Frick (Switzerland);
[email protected]
74
Introduction
Causal relationship between health and husbandry must
be considered in making animal-appropriate husbandry
recommendations. For European Organic Farming, the objectives for animal husbandry were initially aligned in the
year 2000, when the EC regulations [Council Regulation
(EC) No 1804/1999 of 19 July 1999 supplementing Regulation (EEC) No 2092/91] concerning livestock production
came into force. Appendix I B No 5: “Disease prevention
and veterinary treatment“ states that animal health is
based on principles like the choice of appropriate breeds
and of animal-fair husbandry practices, high-quality feeds,
regular use of outdoor-runs and pasturage. The new regulation (EC) No 834/2007, in force since January 1, 2009,
additionally mentions hygienic conditions. These principles
should limit animal health problems to a minimum. The
remaining problems should be controlled mainly by preventive health care.
At the moment, this remains a goal rather than a reality.
Up until now, no constant improved flock and herd health
could be shown in organic farming. Outdoor husbandry,
for example, raises the risk of endoparasites, livestock infections and even zoonotic infections. Thus, the level of
bio-security may be lower than that of conventional farming (Bennedsgaard et al, 2003; Conraths et al, 2005; Hovi
et al, 2003; Schnieder 2003; Kijlstra et al, 2008b; Kijlstra
et al, 2008a).
Animal health problems are usually diverse, with a
greater variation in the health status of individual organic
farms than between conventional and organic systems
(Sundrum 2004). Good animal health presumably relies
strongly on the personal priorities and skills of the farmer
and correlates with other farm features like labour capacity, personal interest, indoor and outdoor surface areas
and available equipment.
The restrictions on number of treatments and rejection
of prophylactic practices may also contribute to inadequate animal health management in organic farming. Van
der Meulen et al (2007) maintain that the use of chemotherapeutics is currently inevitable to prevent animal suffering or distress in organic husbandry.
In some cases, veterinarians appear to have serious
deficits in knowledge of strategic medical solutions for
organic herds. Some veterinarians demonstrate a certain
scepticism concerning organic farming, while others are
unsure about therapy restrictions. And in some cases,
interaction between farmers and veterinarians is unsatisfactory (Hertzberg et al, 2003; Hammarberg 2001; Hovi
et al, 2003; Leeb et al, 2000; Sundrum 2004; Vaarst et
al, 2003). The reason for that could be that some issues
within the EU regulation are prescribing or recommending
detailed treatment restrictions which seems to be in con-
trast to current pharmacological knowledge and thus are
difficult to communicate to veterinarians.
The following paper aims to address some of the problems, fill some gaps in information and clarify misunderstandings arising from the EC organic regulations, and further to promote scientific discussion on the topic.
Regulations and Problems
The following six topics are most important in the debate on the current EC organic animal treatment regulations.
1 Treatment Requirement
Sick animals must be treated immediately. Thus a farmer
violates the law if he chooses not to treat sick livestock
[(EC) No 889, Art. 24(1)]. But there is no gold standard
which defines the degree of illness, which requires a treatment. The decision is in the farmer’s responsibility, depending only on personal awareness, skills and experiences.
2 Complementary Medicines Favoured
Organic farming favours complementary medicines [(EC)
No 889, Art. 24(2)], because they are said to support the
natural defence mechanisms in the organism without leaving chemical residues in dung and food. Phytotherapeutic
and homeopathic products and trace elements are to be
preferred provided that their therapeutic effect is effective
for the species of animal and the illness. This sentence in
the new regulation resolves all uncertainties of former versions: the remedy used must guarantee its effectiveness
for the illness being treated.
Should the effectiveness of the medication be doubtful, then generally used, veterinary medications are to be
chosen to avoid suffering or distress of the animal [(EC)
No 889, Art. 24(3)]. These pharmaceuticals must be used
as there is no alternative option (apart from culling!). The
farmer is not permitted to choose ineffective products if
suffering or distress impends. Instead of stipulating that
a certain sort of drug is to be used, the most effective
method to cure should get mandatory in a revision of regulations to avoid suffering or distress of the animal. This
could still all concerns and it would be in accordance with
the principles of Good Veterinarian Practice (GVP).
The efficacy of homeopathics in livestock has not been
officially verified, and in Sweden, for example vets are not
allowed to prescribe these remedies (Hammarberg 2001).
On the other hand, hints on sensible homeopathic treatment are published increasingly (Enbergs et al, 2007; Fidelak et al, 2004; Ivemeyer et al, 2008; Klocke et al, 2010;
Schütte 2003).
It is commonlyy believed that only complementary and alternative medicine (CAM) has to be used in the treatment
of organic livestock. This cannot be confirmed by the EC
regulation since concerns could arise that sick animals are
not always treated in an appropriate way (Hammarberg
2001). The new regulations take account of this and place
the priority on animal welfare. The use of chemotherapeutics is justified as it is yet the substantiated method to prevent animals from suffering or distress if falling seriously ill.
The use of chemical medicines is, however, to be limited to
the indispensable minimum. The principles of GVP contain
a similar passage.
In consequence, irritations may follow if farmers insist
to demand alternative treatments from the veterinarian.
Strictly speaking, the veterinarian has few opportunities to
use alternative remedies in terms of evidence based medicine. This discrepancy raises the question of the conditions under which alternative medicine can be used at all.
The regulation seems to encourage farmers to use these
therapies as far as possible while they don’t have medical
skills for the assessment of disease severity. Certainly they
will recognize live threatening conditions, but most of the
livestock disease requires intensive veterinary diagnostics
for detection. A revision of regulations should clarify this
point.
It is inevitable to define stages of disease which may be
treated by alternative methods in terms of a first treatment
line under expert control (complementary metaphylaxis).
Since (1) the therapy decision remains in the hands of veterinarians, (2) good veterinarian practice and human ethical comprehension prioritize animal welfare as the primary
therapy target rather than the method to achieve this and
(3) the farmer is not allowed to use non-registered drugs
for treatment, the regulation should focus on the interaction between veterinarian and farmer rather than to provide therapy instructions aiming on farmer decisions.
For these purposes, in complementary medicine educated veterinarians are needed to include their experiences
into the health control system of organic farms.
Apart from the lack of efficacy proof of CAM-methods,
the experience of the therapist can also play a role on determining the effectiveness of alternative medical treatments. While advanced training in alternative medicine is
available for veterinarians, it is costly and time-consuming.
Farmers already broadly apply various forms of complementary medicine themselves. Although scientific evidence
is not yet available, in the perception of farmers many remedies and concepts have shown their efficacy (Leon et al,
2006). It is not legal for farmers to use unlicensed agents
instead of treating their animals with licensed veterinary
medicinal products. Ingredients not listed in Council Regulation EC No 37/2010, defining the Maximal Residues Limits in foodstuffs of animal origin, are not allowed in food
75
producing animals. Without a prescription, homeopathics
are only permitted above the D4 - Dilution (1:10000).
Therefore, the regulations should ensure to choose the
best therapy method for a respective disease regarding
cure chance in relation to seriousness and consumer’s protection independent of the contents of the drugs. Thus,
the emphasis should be put on therapy success chances
rather than on the contents of the drugs. In case of evidence of efficacy provided by non-chemical drugs, these
should be preferred. Measures should be taken to improve
education of veterinarians in CAM methods to provide the
basis of further clinical research on these methods.
3 Preventive Treatment is Prohibited
The use of chemically synthesized allopathic veterinary
medical products or antibiotics for preventive treatment is
prohibited in according to the current regulation [(EC) No
889, Art. 23(1)]. But medications are allowed (on an individual basis!) if needed to avoid suffering or distress of the
animal [Art. 24(3)]. According to this paragraph, obviation
of disease progression (metaphylaxis) with conventional
medications is allowed. Until now the regulation does not
introduce the term of metaphylaxis which considers the
treatment of animals under higher risk of disease with the
aim of preventing disease outbreak or health depression.
It has to be discussed whether these strategies are suitable to maintain health in organic herds because they are
often accompanied by an increase of chemical drug application. On the other hand individualized metaphylactic
measures should be able to improve animal health state
and lead to reduction of acute disease conditions and are
therefore in accordance to animal welfare issues.
As examples the following conditions may get discussed:
- The drying off with antimicrobial mastitis syringes is
not considered a preventive measure if a high risk of
mastitis infection is documented. In cases of subclinical chronic mastitis, it is considered a therapeutic
treatment. More new udder infections at calving were
found in untreated cows.
- The preventive treatment of newly bought calves with
antibiotics may also be therapeutic if the probability is
high that the animal is already within the incubation
period of crowding disease (enzootic bronchopneumonia).
- Treating piglets against postnatal anaemia, a consequence of the lack of natural soil in feeding, with injections of iron supplements could be regarded as metaphylactic or preventive.
This paragraph means also that a systematic or strategic
approach to treatment is apparently not consistent with
organic rules. Such an approach could be, for example,
76
a tactical combating of endoparasites like routine anthelmintic treatments to interrupt the parasite’s lifecycle
before the treated animal shows signs of infection. It is to
put up for discussion if the organic farmer really should do
without strategic treatment.
Organic farmers must be particularly alert to the health
status of their animals. If a chemical-synthetic treatment
begins too late, the objective of reduced medicine use is
defeated because treatments often must be longer and
more intensive. In many cases, no complete recovery is
then possible.
A general ban of foresighted treatment is adverse to
GVP principles and is not in accordance with the high priority of animal welfare in organic husbandry.
In the future probably a lot of exceptions by the control
boards will follow the ban of preventive treatment. For example, the term “preventive” is to be defined exactly. Perhaps it would be advisable to resume the discussion in this
point, otherwise interpretation of the Article 23 (1) within
the EU members will be ambiguous. In consequence the
regulation could lose its authority.
4 Restrictions on Growth Promoters and Hormones
Growth promoters and hormones are restricted in organic farming [(EC) No 889, Art. 23(2)]. The regulation
probably means that hormones may only be given in the
context of a therapeutic veterinary treatment of single
animals. Routine induction or synchronization of estrus or
injections of Oxytocin to ease milking are still prohibited.
But following the regulation text: “… the use of hormones
… or for other purposes … is prohibited.” will lead to the
consequence, that the use of hormones is not allowed at
all. This sentence needs a revision. Otherwise each treatment with hormones (for example cortisol) stays banned.
This is adverse to GVP principles and any pharmaceutical
knowledge.
5 Legal withdrawal period doubled
“The withdrawal period between the last administration
of an allopathic veterinary medicinal product to an animal
under normal conditions of use, is to be twice the legal
withdrawal period or, in a case in which this period is not
specified, 48 hours” [(EC) No 889, Art. 24(5)].
The doubling of the withdrawal period and the 48 hours
rule only concern allopathic veterinary remedies, thus everything that is not ranked homoeopathic, including phytotherapeutics. The 70 plants registered were examined
intensively and possible residues were classified as without
risk for humans (EC No 37/2010). The 48-hours rule also
holds for medicinal products with a legal withdrawal period of zero days. This includes, for example the use of
sodium chloride (NaCl) and glucose infusion solutions.
Experts have termed this ruling absolutely useless (Tiergesundheit im Ökolandbau: Rechtliche Grundlagen, 2006).
The doubled withdrawal period is also problematic for
the owners of „minor species“, like goats. In Germany the
legal withdrawal time has to be doubled and is at least
28 days on meat and 7 days on milk, if the medicine used
is not registered for the species which is treated (“Umwidmung”). That means, for example, a 56-day ban after
treating an organic kid with an ointment licensed only for
sheep.
The doubled withdrawal period is particularly difficult in
connection with mastitis treatments. A total of 85 % of
the mastitis treatments in organic farms were allopathic
(Brinkmann et al, 2007) and at least 14 % of organic farmers usually treat with intramammary syringe at drying-off
(Rahmann et al, 2004). In organic husbandry, milk of treated cows usually has to be withdrawn for 10 days; but if
the birth takes place too early, the withdrawal period is up
to 94 days, depending on the remedy. In reality, the withdrawal of milk for more than 4 to 6 weeks after parturition
has to be questioned.
The correct doubling of the withdrawal period is hardly
to survey as elimination of pharmaceuticals follows various exponential equations. And it is impossible to detect
whether a 48-hour delay was considered after giving a
medication without detectable residues (i.e. NaCl solution). Only recording done by the farmer himself could
be evaluated by the control authority. The constant documentation of these kinds of animal treatments and reliable
adherence to the withdrawal period of at least 48 hours
may be challenged.
But the doubling of the legal withdrawal period for
chemical drugs in organic farming was enacted to improve
consumer protection. The fact that traces of antibiotics or
metabolites can be expected within legal withdrawal periods increases the consumer’s confidence in organic products, after prolonging the withdrawal period.
In any case the 48 hours rule including pharmaceutical
products consisting of only physiological ingredients such
as saline, bicarbonate, glucose should be omitted from the
regulation, as it is in the Swiss organic regulations (Hertzberg et al, 2003). Same revision for licensed phytotherapeutics would be sensible. Single doubling after “Umwidmung” should be enough.
6 Restriction on Number of Treatment Courses
The number of treatment courses with chemically-synthesized allopathic veterinary medicinal products or antibiotics is restricted, if milk, eggs and meat is ought to be
marketed as organic products [(EC) No 889, Art. 24(4)].
For fattening pigs and fowl the regulation allows only one
treatment course in hole life. A cow and its milk only get
disqualified as “organic” with the fourth treatment course
per year. This regulation does not apply to vaccinations
and treatments against parasites. A treatment course covers the period of the first application of chemical-synthetic
medicine within a therapy, up to the recovery of the animal. In case of a relapse of the same illness, a second treatment may be summarized with the first treatment to one
treatment course.
A problem emerging in daily practice is awareness of
previous treatment courses with the purchase of, for example, a group of weaned piglets. Another unsolved problem is medication in the castration of male piglets. Both,
anaesthesia and pain control after the operation must be
counted regarding legislation. Another question is raised
according to pharmaceuticals with exclusive topical effectiveness. The correct documentation of these treatments
may be questioned.
The paragraph is being discussed increasingly critically
because farmers could place considerations of financial
loss ahead of animal welfare issues if they underestimate
the extent of the disease (Tiergesundheit im Ökolandbau:
Rechtliche Grundlagen, 2006). Such decisions are diametrically opposed to the intentions of organic livestock
production.
There is no rationale to give a certain number of treatment courses for qualification the products as organic. The
damage for animal welfare (in terms of increased potential
of not adequately treated animals) followed by practicing
this regulation is much higher than the consumer’s protection and confidence in organic animal production.
Instead of summarizing (with significant documentation
and monitoring effort) the treatment cycles, a systematically performed control of residues could confirm the premium quality of organic food and help to gain confidence
and earn an adequate price.
The principle of product quality enhancement in terms
of residue free products of high quality should be considered rather than limiting the health control and management system on basis of living animals. Under practical conditions farmers are not able to maintain organic
production e.g. after castration of piglets which requires
anaesthetic and antiphlogistic treatment and thus more
than the allowed one medication per lifetime.
The Article 24(4) leads to “solutions” where the farmers
could try to practice ways to ensure the maintenance of
organic status (1) by neglecting treatment documentation
or (2) by using inadequate treatment measures without
consulting a veterinarian or (3) by omitting required treatments at all.
In consequence, the control of food leaving the farm
accompanied by measures to decrease risk for human (like
doubled withdrawal period) should result in higher efforts
77
for healthy animals to avoid penalties and fit to the intention of organic production.
Also stepwise penalties for lower qualities (avoiding total loss by adequate therapies) may be a suitable means to
achieve this goal. For instance, the milk quality improved
80 % within two years after payment was linked to a lower limit for germs/ml, controlled by the creamery (Suhren
et al, 1996). A forward-looking issue under dispute is the
granting of good health awards without penalizing effective treatment of animals where necessary. One approach
to bridging this gap could be the definition of individual
goals with animal health plans on each organic farm, including independent monitoring (Vaarst et al, 2006). The
control of residues will guarantee the required consumerfriendly production process.
An overall critique of the whole regulation can be voiced
with regard to the lack of precise phrasing. The only term
defined is “Veterinary medicinal product” meaning: “Any
substance or combination of substances presented for
treating or preventing disease in animals...” [2001/82/
EC]. But many terms are left undefined, for example, “allopathic veterinary medicinal product”; “chemically-synthesized allopathic veterinary treatment”; “antibiotics”;
“hormones or similar substances”; “phytotherapeutic
products”; “homeopathic products” and “artificial aids
for growth promotion purposes”.
Another need of review appears to be the list of products for cleaning and disinfection (Annex VII), as no effective disinfectant against persistent parasites eggs is
allowed in organic farming, while extremely toxic Formaldehyde is listed.
Enhanced pharmacological expert knowledge would be
useful to harmonize the regulations.
Conclusion
Revision and clarification of the guidelines for animal
treatments are essential for farmers, veterinarians and
control authorities and control bodies. The problems
round the use of chemical-synthetic animal drugs in the
daily practice of organic farming have to be discussed
critically. The new Council regulation (EC) No 834/2007
defines only goals, while the detailed rules for application
are fixed in (EC) No 889/2008. A revision of these regulations should thoroughly consider their feasibility and their
impact on animal welfare.
Organic farming could be compromised by losing its
reputation for reliability. If organic husbandry does not
pick up and implements the facts about the interaction
of outdoor keeping, animal health and adequate medical
treatment, the problem will increase.
The correlation between costly labour and animal health
and welfare should be scientifically proved and communi-
78
cated to the consumer. Better understanding would improve the perception of organic production processes and
explain the required pricing. In the future, the objective of
“less drugs” in organic animal farming should be reached
by long-term adaptation of hygiene, feed and husbandry-methods. Mandatory animal health plans, herd management and other preventive measures could be useful
tools, as well as a system of “reward or loss” in relation
to defined animal health parameters, without penalizing
effective treatment. This could possibly include bonus payments for well performing animal welfare practices indicated by animal specific outcomes.
Organic farming should try to reach an exemplary good
animal health status by improving management rather
than by drugs. But denying the necessity of chemical veterinary treatments will not help. Animal welfare has to be
the major objective in organic farming.
General outline for a revision
-
-
-
-
The term of metaphylaxis should be introduced to the
regulation as a suitable measure to improve animal
health on herd level.
Regulations should ensure the best treatment measures.
Regulations should avoid antagonisms between economic and welfare aspects rather than lead to decision
challenges the farmer is faced with.
Detailed paragraphs consisting of exact figures lacking
of scientific rationale should be omitted from the regulation, such as the 48h rule and the limitation of
treatment cycles.
Instead, measures on herd level should be practiced to
improve animal health and product quality.
Animal health management should be linked to improvement concepts of the farm. Animal health plans
and control of success could get mandatory in organic
farming.
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79
Interregional and international competition in German piglet production
Gerhard Haxsen*1
Summary
Zusammenfassung
The objective of this study on German piglet production is to identify the role of interregional and international
trade with piglets for the fattening of pigs in Germany.
Further, a comparison of piglet production costs and their
determinants shall show some reasons for the advantages
of the piglet producers in Denmark and the Netherlands.
The role of the interregional and international trade
with piglets is illustrated by calculating regional supply
balances. The results reveal a decreasing share of piglets
produced in South Germany and an increasing share of
piglets produced in East Germany, Denmark and the Netherlands. The comparison of the production costs and their
determinants demonstrate the contribution of a better
biological performance to a low level of piglet production costs in Denmark and the Netherlands. Further, the
sow farms in these countries have bigger herds and realise
more of economies of scale.
Interregionaler und internationaler Wettbewerb
deutscher Ferkelproduzenten
Keywords: Piglet production, supply balance sheet, piglet
transport, international comparison of costs
Ziel dieser Studie über die Verflechtung der Ferkelversorgung ist es zum einen quantitativ darzustellen, welche
Bedeutung interregionale und internationale Ferkellieferungen für die Schweinemast in Deutschland haben. Zum
anderen sollen durch einen Vergleich der Produktionskosten und ihrer Bestimmungsgründe Ursachen für Wettbewerbsvorteile und Wettbewerbsnachteile im Bereich der
Produktion identifiziert werden.
Die Bedeutung der interregionalen und internationalen
Ferkellieferungen geht aus Bilanzrechnungen zur Ferkelversorgung in den Bundesländern hervor. Sie zeigen, dass
die süddeutschen Ferkelerzeuger bei der Belieferung der
nordwestdeutschen Veredelungsregionen Marktanteile an
die Konkurrenten in den ostdeutschen Ländern und vor allem in Dänemark sowie den Niederlanden verloren haben.
Aus dem Vergleich der Produktionskosten für Ferkel und
der Analyse ihrer Bestimmungsgründe ist zu entnehmen,
dass die Wettbewerbsvorteile der dänischen und niederländischen Konkurrenten zum einen aus besseren biologischen Leistungen resultieren. Zum anderen werden in
Dänemark und den Niederlanden die Vorteile der Kostendegression in größeren Betrieben stärker genutzt. Hinzu
kommt, dass es dort einfacher ist, größere und dennoch
homogene Partien mit 200 und mehr Ferkeln zusammenzustellen.
Schlüsselwörter: Ferkelerzeugung, Versorgungsbilanz, Ferkeltransport, internationaler Kostenvergleich
*1 Johann Heinrich von Thünen-Institut (vTI), Federal Research Institute for
Rural Areas, Forestry and Fisheries, Institute of Farm Economics, Bundesallee 50, D-38116 Braunschweig, Germany; [email protected]
80
1 Introduction
The supply of piglets in Germany is characterised by
growing deficits, since the stock of fattening pigs in Germany expanded in the preceding years, while the sow
stock declined. The deficits have been compensated by
imports from Denmark and the Netherlands. In addition
to the international trade with piglets, there is an interregional trade in Germany, because the regional distribution
of the sows does not correspond to the distribution of the
fattening pigs.
The interregional and the international trade mean some
risks in regard to the spread of epidemics and involve some
problems for the requested coordination of piglet production and pig fattening (Schulte-Wülwer, 2008). But, there
is a lack of quantitative information showing the contribution of the interregional trade to the piglet supply and illustrating the competiveness of piglet production in Germany.
Therefore, this study intends to give more insight into
the regional distribution of piglet supply and the interregional and international competition by
• calculating surpluses and deficits of piglets at the regional level
• calculating costs of piglet production at the regional and
international level and analysing further determinants
of competitiveness (herd size, biological performance).
It starts by discussing the development of the pig stocks
and its impact on the piglet supply in Denmark, the Netherlands and Germany. Then, the study presents regional balance sheets for piglets and discusses some reasons for the
economic advantages of Danish and Dutch piglet production.
2 Development of the pig stocks
The stocks of sows and fattening pigs developed differently in Germany, Denmark and the Netherlands and
induced nationally varying conditions for the supply with
piglets (s. Figure 1).
Denmark expanded the stock of fattening pigs as well
as the sow stock until 2007. The stock of fattening pigs
increased more after 2004. However, due to the rising productivity the piglet production grew most and profited by
increasing sales opportunities in Germany and East Europe.
The development in the Netherlands is characterised by
a general decrease of the pig stock after 1998 due to several policy measures (Hoste, 2008). However, due to the
rising productivity in piglet production the number of piglets decreased less than the stock of sows and of fattening
pigs and recovered more after 2005.
Germany’s sow stock has declined, while the stock of
fattening pigs increased. The impacts of the decreasing
sows on the supply of piglets have been nearly compensated by the increasing number of piglets weaned per sow
annually. But, this increase was not large enough to meet
the rising demand for fattening. The pronounced reduction of the sow stock after 2007 caused increasing deficits.
2000 = 100
126
124
122
120
118
116
114
112
110
108
106
104
102
100
98
96
94
Piglets
Fatteners
Sows
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009p
p = preliminary.
Source:Statistikbanken Danmark; own calculation.
Figure 1a:
Development of the pig population in Denmark from 2000 to 2009
2000 = 100
108
106
104
102
Piglets
100
98
96
94
Fatteners
92
90
88
86
84
Sows
82
80
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009p
p = preliminary.
Source:CBS Landbouwtelling; LEI-bewerking; own calculation.
Figure 1b:
Development of the pig population in the Netherlands from 2000
to 2009
2000 = 100
110
Fatteners
108
106
104
102
Piglets
100
98
96
94
Sows
92
90
88
86
84
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009p
p = preliminary.
Source: SBA, BMELV (425); own calculation.
Figure 1c:
Development of the pig population in Germany from 2000 to 2009
Comparing the development of the pig stocks in the
three countries it becomes obvious that the supply of piglets in Denmark and the Netherlands expanded more than
the domestic demand, while the domestic supply of piglets in Germany did not grow enough. Here, the growing
demand needed to be completed more and more by imports from Denmark and the Netherlands (s. Figure 2). The
German market is even important for the piglet exports
of its neighbour countries; it takes approximately 50 % of
the Dutch and 90 % of the Danish exports (Hoste, 2008).
Mill. piglets
10
Exports Imports
Denmark
8
The Netherlands
6
4
2
0
2000 ´01 ´02
´03
´04
´05
´06
´07
´08 ´09p
p = preliminary.
Source: SBA, ZMP, DMA, PVE; own calculation.
Figure 2:
Exports and imports of piglets in Germany
On the other hand, Germany also exports piglets by realising more sales opportunities in East and South Europe
instead of competing with imports from Denmark and the
Netherlands (Beckhove, 2010; Dorsch, 2010).
In contrast to international trade, statistics on the interregional trade with piglets are not available. Therefore, the
contribution of the interregional trade to the piglet supply will be roughly estimated here by calculating regional
surpluses and deficits. The calculation presented in the following does not exactly determine the volume of the interregional trade, but it gives an insight into its role by showing the minimum amount of trade required to achieve a
balance of regional supply and demand for piglets.
3Calculationofregionalsurplusesanddeficits
The procedure to calculate regional piglet supply has already been described in preceding papers (Haxsen, 2001,
2004). It determines the supply by utilizing the data on the
regional stock of sows and the number of piglets weaned
annually per sow. The calculation of the demand is based
on the values of the regional stock of fattening pigs and
on assumptions concerning the turnover of the fatteners
per pig place per year.
Map 1 shows results of the 2008 regional balance sheets
for Germany as well as for the Netherlands and Denmark.
81
It illustrates the concentration of deficits in North Germany and gives an insight into the distances between the
surplus and the deficit regions. The deficits in the north
cannot be balanced only by the surpluses of the southern
and the eastern regions of Germany, they have also to be
filled by imports from the Netherlands and Denmark. The
map demonstrates that the Dutch piglets produced mainly
in the east of the Netherlands and exported to the German market have advantages due to the relatively short
distance to the deficit regions in the Northwest Germany
(Recke, 2007), while the majority of the piglets exported
from Denmark to Lower Saxony and North Rhine-Westphalia have longer distances than the piglets produced in
South and East Germany. However, more than two millions piglets have been exported from North Denmark to
the intensive livestock regions in Northwest Germany.
The supply of piglets varies also from district to district
within each federal state of Germany. Map 2 illustrates
the varying supply by classifying districts in regard to the
level of their deficits or their surpluses respectively above
or below the average.1 The map demonstrates that there
are districts with surpluses as well as districts with deficits within each federal state. States with large deficits
like Lower Saxony for example have even districts with
surpluses not far away from regions with deficits. On the
other hand states with large surpluses like Baden Wurttemberg for example have districts with deficits in the
neighbourhood of surplus regions.
The results of the regional balance sheets are also utilized here to calculate the minimum number of piglets to
be transferred across borders of districts and across borders of the federal states for achieving regional equilibrium
of supply and demand for piglets. Table 1 demonstrates,
with the data of 2007, how the minimum transfer can be
computed. Concerning the federal states the total surpluses amount to 3.709 millions piglets. Given the export of
900 thousand piglets 2.089 millions have to be transferred
from federal state to federal state. The same amount results by subtracting the import of piglets (5.779 millions)
from the sum of all deficits.
Similarly it can be computed how many piglets have to
be transferred at minimum from district to district. The
total surpluses of the districts amount 2007 to 6.22 millions, taking into account the export of 900 000 piglets
5.32 millions have to be transferred at the level of the districts.
1
The average value of the districts with surplus is 78 piglets per 100 ha, the
average value of the districts with deficit is –135 piglets per 100 ha. The
deficits and surpluses have been calculated by the method of regional balance sheets already considered above. But, in the interest of transparency
the map does not show the amount of the surplus or deficit respectively for
each district.
82
183
3395
-8
1093
-594
592
196
1293
-4996
3723
519
818
363
-3040
367
-347
-82
576
1000 animals
1068
surpluses
deficits
Source: CBS, SBA, Denmarks Statistic, own calculation.
Map 1:
Regional surpluses and deficits of piglets in Germany, Denmark and the Netherlands 2008
Table 1:
Calculation of interstate and interdistrict transfers of piglets in Germany 2007
Federal state level
Total surpluses
- Exports
= Interstate transfers
3709
Total deficits
8588
- Imports
5779
2809
= Interstate transfers
2809
6220
Total deficits
900
District level
Total surpluses
- Exports
= Interdistrict transfers
Source: SBA, own calculation
900
5320
11099
- Imports
5779
= Interdistrict transfers
5320
4 Development of regional surpluses and deficits
within Germany
The analysis of the regional supply and the demand for
piglets must not be confined to only some years, but may
consider a longer period similar to the period of the imports and exports considered above. Therefore, Table 2
presents results of calculating the balance of piglet supply
and demand in 2009 and 2001. It documents an impressive decrease of the surpluses in Baden Wurttemberg and
Bavaria. On the other hand, all federal states in East Germany expanded their surpluses. But, this expansion has
not been strong enough to compensate the decrease in
South Germany. Further, the deficits in Schleswig-Holstein,
83
Table 2:
Calculated supply and demand for piglets in the German federal
states
Supply
Demand
Balance
Balance
2009
2009
2009
2001
Bavaria
4050,6
3291,7
758,9
1757,2
Baden Wurttemberg
5915,3
5999,2
-83,9
1012,9
South Germany
9965,9
9290,9
675,0
2770,1
Brandenburg
1600,1
1076,0
524,0
361,1
Mecklenburg-West
Pomerania
1392,6
1216,7
175,8
109,3
Saxony
1343,1
940,0
403,1
318,4
Saxony Anhalt
2161,9
1507,2
654,7
33,3
Thuringia
1414,8
1051,4
363,4
127,1
East Germany
7912,4
5791,3
2121,1
949,2
Lower Saxony
9771,2
15450,7
-5679,5
-3438,1
North Rhine-Westphalia
8417,9
11975,2
-3557,3
-1862,2
1000 animals
Schleswig Holstein
1877,6
2787,7
-910,1
-371,7
20066,6
30213,6
-10146,9
-5672,0
Hesse
955,4
1350,6
-395,1
-197,2
Rhineland-Palatinate
391,9
489,6
-97,7
-29,2
15,4
23,6
-8,2
-13,5
1362,7
1863,7
-501,0
-239,8
39308,5
47162,1
-7853,6
-2190,8
North Germany
Saarland
Surplus above the average
Surplus below the average
Deficit below the average
Deficit above the average
Value not available or very small
Map Saxony-Anhalt from 2005
Source: SBA, own calculation.
Map 2:
Regional surpluses and deficits of piglets 2007 (Piglets per 100 ha
farm land)
Lower Saxony and North Rhine-Westphalia increased and
resulted in an expansion of imports. Here the degree of
self sufficiency has declined 2009 below 70 %, on the
average for all Germany the degree is still above 80 %.
Figure 3 shows the development of piglet supply and
piglet demand for all years from 2001 to 2009 in the
north, east, south and southwest of Germany. In the interest of transparency the figure presents results for four
groups instead of single federal states or smaller regions.
The federal states within a group are characterized by a
similar development of piglet production or pig fattening
respectively. But the four groups differ in regard to their
development in pig supply and demand:
Southwest Germany
Total Germany
Source: Stat. Bundesamt, own calculation.
The group in the south is characterised by a small decrease of piglet production, while the number of fattening
pigs has increased and thus induced diminishing surpluses
of piglets.
In the east the level of pig fattening remained nearly
unchanged while the piglet production grew and resulted
in an expansion of surpluses, which are meanwhile larger
here than in the south.
The pig producers in the north have expanded the piglet
production as well as the pig fattening, but the number of
fattening pigs grew more and induced rising deficits.
The development in the southwestern part is characterised by decrease of the stock of sows and constant stock
of pigs for fattening, therefore the deficits have increased.
In all, the development of the imports, exports, regional
surpluses and deficits in Germany indicates a decrease of
the interstate transfers. Figure 4 shows the decrease by
illustrating the contribution of intraregional resources, imports and interstate transfer to the total supply of piglets
from 2001 to 2009. The share of imports has grown at the
costs of interstate transfers. The intraregional resources
still contribute the dominant portion of the piglet supply.
84
But, the growing imports from Denmark and the Netherlands reflect an improved competitive position of the piglet production there.
Million piglets
35
30
North 1) Demand
25
20
North 1) Suppley
15
South 3) Supply
South 3) Demand
East 4) Supply
East 4) Demand
10
5
Southwest 2) Demand
Southwest 2) Supply
0
20012002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009p
p = preliminary.
1) Schleswig-Holstein, Lower Saxony, North Rhine-Westphalia
2) Hesse, Rhineland-Palantinate, Saarland
3) Baden-Wurttemberg, Bavaria
4) Mecklenburg-Westpomerania, Brandenburg, Saxony-Anhalt,
Thuringia, Saxony
Source: SBA, ZMP, vTI-MA, own calculation
The pig farms in Denmark and the Netherlands have
been bigger than in Germany for decades already. Meanwhile their average size is larger than in East Germany (s.
Figure 5). Especially the Danish farms grew faster than the
German. The bigger farms have less problems meeting the
demand of the fattening farms for charges with more than
200 piglets from one producer guaranteeing a sufficient
status of animal health (Poker, 2008). Further, they have
lower production costs, because they utilize the degression of costs and realise a better biological performance in
piglet production. The number of piglets reared annually
per sow in Denmark and the Netherlands exceeds the values in Germany (s. Figure 6).
Sows per farm
350
2007
200
150
100
Demand and supply of piglets in the North, South, East and Southwest
of Germany
50
0
Million piglets
50
Imports
2.7
3.2
34.9
3.0
3.2
35.3
Denmark
The
TotaI
Netherlands Germany
West
East
Germany
Intraregional supply1)
Interregional supply
30
2001
250
Figure 3:
40
1995
300
3.6
3.3
35.4
3.8
3.2
34.9
4.9
5.3
5.8
7.1
3.3
2.8
2.8
2.3
36.2
36.6
37.0
37.3
9.0
1.6
36.5
Source: ZMP 1997, 2003, SBA 2008, Statistikbanken Denmark
Land- en tuinbouwcijfers 2008.
Figure 5:
Average size of the sow herds in Denmark, the Netherlands and Germany
20
10
0
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009p
p = preliminary.
1) Including piglets produced on farm.
Source: Own calculation.
€/Piglet
80
70
50
40
Contribution of imports, interstate transfer and intraregional sources
to the supply of piglets in Germany
30
The advantages of the Danish and the Dutch piglet
production result mainly from a better biological performance and from the structural advantages of the bigger
sow farms with their potential to deliver bigger, and even
homogenous, batches of piglets and their cost advantages
due to economies of scale.
Other costs
60
Figure 4:
5 Advantages of piglet production in Denmark and
the Netherlands
Feed
Labor
Buildings
Piglets weaned per sow per year
20
10
0
Denmark The Germany
Netherlands
Mecklen- West- Schleswig- Lower
burg-West phalia Holstein Saxony
Pomerania
1) Cost of a piglet with standardised weight of 30 kg.
Source: InterPIG (2009); ZDS (2009); SSBSH 2009; SKBR 2009;
LWK Niedersachsen; ER Westfalen; own calculation.
Figure 6:
Cost of piglet production 20081)
The cost advantages of Danish and Dutch piglet
production become obvious by comparisons of piglet
production costs. A model to compute internationally
comparable values of production costs has been already
applied by InterPIG2, an informal network of agricultural
economists from several countries. The network has a
common pool of data to be utilized for calculating costs
of pig production by a method unique for all participating countries (Haxsen, 2008). Initially, InterPIG developed its model for calculating the costs of the total process of pig production from the insemination of the sow
to the sale of the slaughter pigs. Its main results show
costs per kg slaughter weight. However, the model can
also be applied for computing production costs per piglet. It takes into account that the weight after weaning
varies from country. Therefore, it computes costs of production for piglets with standardised weights for piglets
with 25 kg and 30 kg respectively. The model has also
been applied here for an international and an interregional comparison of costs and biological performance
in piglet production. The results for piglets with a standardised weight of 30 kg presented by Figure 6 illustrate
the costs advantages of the Danish and the Dutch sow
farms due to better biological performance and degression of fixed costs. There, the production costs per piglet
are approximately 10 to 12 Euro lower than the average
in Germany. The cost advantage is reflected mainly by
the lower level of labour costs and building costs.
The production costs vary also from region to region
within Germany, but the interregional differences are
smaller than the differences to Denmark and the Netherlands. Also within Germany the cost per piglet are the
lower the more piglets are weaned annually per sow.
6 Conclusion
Since pig fattening has a better competitive position
than piglet production in Germany, the imports of piglets
have grown. Nearly 20 % of the demand for piglets is met
meanwhile by imports. On the other hand, there are also
regions with surpluses. However, calculations of regional
balance sheets indicate that the share of the trade with
piglets between the federal states in the total supply has
decreased, it is less than 5 %. The share of piglets from
intraregional resources in the total supply is still dominant,
but it has also decreased in favour of imports. Important
disadvantages of the German piglet production result
from less the favourable structure of the sow farms and
higher production costs due to a lower level of biological
performance.
2
International Pig Information Group
85
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Zukunft? Top Agrar (5):132-135
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Deutschland 1993 bis 2003. Braunschweig : FAL, 22 p, Arbeitsbericht /
Institut für Betriebswirtschaft <Braunschweig> 04/02
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network. Braunschweig : vTI, III, 20 p, Arbeitsber vTI-Agrarökonomie
2008/04
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Westfalen-Lippe 165(50):39-40
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statistik/analysen/stat_studien/2007/band_45/Recke_45.pdf> [zitiert am
07.05.2010]
Schulte-Wülwer (2008) Mäster brauchen heimische Ferkel. Land Forst
161(42)
86
U. Dämmgen, H.-D. Haenel, C. Rösemann, W. Brade, M. Müller-Lindenlauf, B. Eurich-Menden, H. Döhler. N. J. Hutchings / Landbauforschung 87
- vTI Agriculture and Forestry Research 2 2010 (60)87-100
An improved data base for the description of dairy cows in the German agricultural
emission model GAS-EM
Ulrich Dämmgen*,1Hans-Dieter Haenel**,2Claus Rösemann**, Wilfried Brade*, Maria Müller-Lindenlauf***,3Brigitte
Eurich-Menden****,4Helmut Döhler**** and Nicholas J. Hutchings*****5
Summary
Zusammenfassung
The application of the previously published detailed
model describing dairy cow husbandry in the German
agricultural emission model requires an extended and improved data base. This concerns animal weights, weight
gains, regional feed regimes, feeding requirements and
feed properties as well as a revision of ammonia emission
factors for animal houses and the storage and application
of animal manure.
Animal weights, weight gains and the regional distribution of feeding regimes can be derived from official statistics. Compositions of both roughage and concentrates
can be described as a function of animal performance.
The knowledge of hitherto unpublished data allows for
a recalculation and revaluation of nitrogen excretions and
ammonia emission factors.
Eine verbesserte Datenbasis zur Beschreibung von
MilchkühenimdeutschenlandwirtschaftlichenEmissionsinventar
Keywords: Dairy cows, model, energy balance, nitrogen,
feeding requirements, feed composition, emission factors,
emission inventory
Die Anwendung des zuvor beschriebenen detaillierten
Modells zur Beschreibung von Milchkühen im deutschen
landwirtschaftlichen Emissionsinventar erforderte eine
Erweiterung und gründliche Überarbeitung der Datenbasis. Dies betrifft die Ermittlung von Tiergewichten und
Gewichtszunahmen, regionsspezifische Futtermengen
und Futterzusammensetzung sowie eine Überarbeitung
der Ammoniak-Emissionsfaktoren für Stall, Lagerung und
Ausbringung von Wirtschaftsdüngern.
Tiergewichte, Gewichtszunahmen und die räumliche
Verteilung von Fütterungsregimen lassen sich auf statistisch erfasste Größen zurückführen. Die Zusammensetzung von Grund- und Kraftfutter lässt sich regionstypisch
und leistungsabhängig beschreiben. Einsicht in bisher unveröffentlichte Datensätze erlaubt eine Rückrechnung und
Neubewertung von Stickstoff-Ausscheidungen und Emissionsfaktoren für Ammoniak.
Schlüsselwörter: Milchkühe, Modell, Energiehaushalt,
Stickstoff, Futterbedarf, Futterzusammensetzung, Emissionsfaktoren, Emissionsinventar
*1
University of Veterinary Medicine Hannover, Institute for Animal Breeding
and Genetics, Buenteweg 17p, 30559 Hannover, Germany
**2
Johann Heinrich von Thünen-Institut (vTI), Institute for Agricultural
Climate Research, Bundesallee 50, 38116 Braunschweig, Germany
***3
Statistisches Bundesamt (DESTATIS), Graurheindorfer Str. 198, 53117
Bonn, Germany. New affiliation: ifeu - Institut für Energie- und Umweltforschung Heidelberg GmbH, Wilckensstr. 3, 69120 Heidelberg,
Germany
****4 Association for Technology and Structures in Agriculture (KTBL), Bartningstr. 49, 64289 Darmstadt, Germany
*****5University of Aarhus, Research Centre Foulum, PO box 50, 8830 Tjele,
Denmark
Correspondence should be sent to: [email protected]
88
1 Introduction
(1)
The modelling of emissions of nitrogen and carbon species presupposes the knowledge of the respective excretions. These are dependent on animal performance and
amounts and properties of animal feed. It is obvious that a
model that is to be used for the development of emission
reduction policies has to reflect the national reality as best
as possible. As both animal performance and feeds vary
with time and region, data sets have to be generated that
are suitable to match the needs of the emission model.
Dairy cattle are the most important single source of agricultural trace gas emissions. Hence, a detailed model to
describe the carbon and nitrogen excretions is of the highest priority.
The German agricultural emission model GAS-EM to be
used in future relies on data sets for animal weights and
feed properties with an adequate accuracy and an adequate resolution in time and space. So far, animal weights
of dairy cows have been deduced from slaughter statistics.
However, it is obvious that these underestimate the true
weights.
In the German emission reporting, mean feed properties
were used which were nevertheless depending on animal
performance, in particular on milk yield. Dämmgen et al.
(2009b) illustrated to what extent feeding influences emissions. The supply of roughage differs considerably and has
been changing in the past two decades.
The paper presented here describes the modifications
used to establish a data set matching the requirements of
the dairy cow module (CDC09) in GAS-EM.
2 Animal weights
The knowledge of animal weights and weight gains is
needed for the assessment of energy requirements and
feed dry matter (DM) intake.
2.1 Present situation
2.1.1 Final weights
Animal weights in Germany vary considerably due to the
fact that the mix of races is different within regions. The
animal weights used in previous inventories were derived
from carcass weights obtained from the German slaughter
statistics (Statistisches Bundesamt, FS3, R4.2.1) by using
standard slaughter yields proposed by the Federal Ministry for Nutrition, Agriculture and Consumer Protection
(BMELV).
The slaughter yield is the ratio between live weight before slaughtering and the carcass weight.
where
wcarcass
cw
wfin
carcass weight (in kg cow-1)
slaughter yield (in kg kg-1)
final animal live weight (in kg cow-1)
The mean carcass weight wcarcass for an animal category
is obtained from the cumulative carcass weight and the
number of animals slaughtered.
(2)
where
wcarcass carcass weight (in kg cow-1)
mslaughtered total mass of slaughtered animals
(in Mg a-1)
nslaughtered number of slaughtered animals (in a-1)
β
mass units conversion factor
(β = 103 kg Mg-1)
The data obtained from these calculations differ from
those reported by ADR (1992 ff). They also differ from
any data published in the literature. Both sources indicate
higher animal weights.
2.1.2 Weight gains
Weight gains are not reported by statistics. Hitherto,
the relevant weight gain is calculated using the final live
weight of cows and the final live weight of heifers. The
weight gain rate is derived from the weight gain by dividing it by the time span between the age of slaughtering
and the age of first calving.
(3)
where
Δwdc/Δt mean weight gain rate of dairy cows
(in kg cow-1 d-1)
wfin, dc
slaughter weight of dairy cows
(in kg cow-1)
wfin, bf
slaughter weight of heifers
(in kg heifer-1)
τfin, dc
slaughter age of dairy cows (in a)
τcalf
age at first calving (in a)
α
time units conversion factor
(α = 365 d a-1)
The final weights were derived from carcass weights according to Equation 1 using constants cw = 0.52 kg kg-1
and 0.49 kg kg-1 for heifers and dairy cows, respectively.
2.2 Future approach
Data sets for carcass weights are provided by the Federal Statistical Office (Statistisches Bundesamt) as annual
means with a resolution in space of Federal States for heifers and cows.
Weight gains can be obtained from the (corrected) final
live weights of heifers and dairy cows, once the lifespan
is known.
The relevant weight gain is calculated using the final live
weight of cows and the final live weigth of heifers. The
weight gain rate is derived from the weight gain by dividing it by the timespan between the age of slaughtering
and the age of first calving.
Matching data sets for live weights (weights at the farm)
and carcass weights were reported by a limited number
of experimental farms for female cattle1. These data (Figure 1) indicate that the use of a linear regression including
an intercept is to be preferred to the application of a constant conversion factor.
(4)
where
live weight of an animal before slaughtering (in kg animal-1)
constant (a = 221 kg animal-1)
coefficient (b = 1.46)
carcass weight of an animal
(in kg animal-1)
wlive
a
b
wcarcass
(5)
where
Δwdc/Δt mean weight gain rate of dairy cows
(in kg animal-1 d-1)
α
time units conversion factor (
α = 365 d a-1)
wfin, dc
slaughter weight of dairy cows
(in kg animal-1)
wfin, bf
slaughter weight of heifers (in kg animal-1)
τfin, dc
slaughter age of dairy cows (in a)
τcalf
age at first calving (in a)
This relation is used both for heifers and dairy cows.
Live weight [kg cow-1]
1200
1000
800
600
The ages of first calving and of slaughtering are published by ADR and taken from their annual reports (ADR,
1992ff). These data originate from sample surveys. In this
inventory, a linear regression of ages versus time was used
to describe weight gain rates. The same procedure is also
used to close data gaps.
There is no differentiation between Federal States or race.
Data are compiled in Table 1. Data obtained from linear
regressions (τfin, bf, lin, τcalf, lin, Δt) are written in italics.
live weight
400
Reihe3
regression
constant
Reihe4 yield
200
150 200
250 300 350 400
450 500 550
Carcass weight [kg cow-1]
Figure 1:
Matching pairs of live weights at the farm and carcass weights of
dairy cows (n = 459, R2 = 0.831. The dotted line is obtained from the
application of equation (1).
Table 1:
Dairy cows, slaughter ages, ages at first calving and resulting lifspans (in a)
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
5.70
5.60
5.70
5.70
5.50
5.50
5.50
5.40
5.40
5.40
5.30
5.40
5.40
5.40
5.40
5.40
5.67
5.65
5.63
5.60
5.58
5.56
5.54
5.51
5.49
5.47
5.45
5.43
5.40
5.38
5.36
5.34
5.31
2.55
2.55
2.55
2.53
2.50
2.51
2.51
2.59
2.50
2.51
2.48
2.47
2.46
2.45
2.43
2.39
2.39
τfin, bf ADR
τfin, bf, lin
5.71
5.69
τcalf, ADR
τcalf, lin
2.59
2.58
2.57
2.56
2.55
2.54
2.53
2.52
2.51
2.50
2.49
2.48
2.47
2.46
2.45
2.44
2.43
2.42
2.41
Δt
3.13
3.11
3.10
3.09
3.08
3.06
3.05
3.04
3.03
3.01
3.00
2.99
2.98
2.96
2.95
2.94
2.93
2.91
2.90
Source: ADR, 1992 ff, Tables 61a, 48 or 4.9 (τcalf), Tables 68a, 53 or 4.14 (τfin)
1
Landwirtschaftskammer Niedersachsen, Versuchsstation Infeld; FriedrichLoeffler-Institute, Federal Research Institute for Animal Health, Institute of
Farm Animal Genetics, Neustadt; and Landwirtschaftliches Zentrum BadenWürttemberg, Aulendorf
90
3 Milk yields
The assessment of energy and nutrient requirements
presupposes the knowledge of actual milk yields. These
include colostral milk and any other milk not delivered to
the dairies. This may also include milk from diseased cows,
cows that are treated with antibiotics, milk that is used in
the farm for whatever purposes and milk sold directly to
consumers.
The Federal Statistical Office provides actual milk yields
for Federal States on an annual basis. Milk yields for single
districts are available every second or third year (1990,
1992, 1994, 1996, 1999, 2001, 2003). Hitherto, missing
data were replaced by those reported for the respective
previous year. In view of the gap filling procedure used for
the assignment of feeding regimes (see Chapter 4.2.2.6)
in future data gaps between existing district data will be
closed by linear interpolation. If district data is not available, the means reported for the Federal States will be
used.
4Feedproperties
The German emissions inventory used feed properties
that were constant with time and space. Grazing was
taken into account for emission calculations, but not with
respect to feed properties. As a reduction of grazing intensities is likely and included in the German emission projections (Osterburg and Dämmgen, 2009), a data set describing the period between 1999 and 2010 will be generated
that describes the situation adequately. This data set will
be adapted to the agricultural census data in 2011.
4.2 Future approach
4.2.1 Concept
In Germany, dairy cows are fed using combinations of
concentrates and roughage. Their respective amounts depend on the performance of the cows and on the composition of both concentrates and roughage. It is assumed
that two basic types of feeding have to be considered
(Dämmgen et al., 2009a):
• a diet based on grass silage and concentrate with a low
protein content
• a diet based on maize and grass silage and a concentrate with a high protein content
The frequency distribution is a function of the maize for
silage harvested in each district. For each district, the ratio
of grass and grass/maize fed cows is deduced. The share
of cows fed with grass based or mixed ration, respectively,
is determined based on the farm survey data obtained
from official statistics.
Mean diet compositions also vary with milk yields. The
mean properties of feed are calculated and used to assess
the amounts of roughage and concentrates consumed
(see Dämmgen et al., 2009a). The feed composition will
also be used to assess the mean metabolizability and digestibility needed for the calculation of the CH4 emissions
from enteric fermentation and from manure management
and the N inputs in order to generate data for renal and
faecal N excretions.
4.2.2 Attribution of feeding regimes
It is common practice in Germany to differentiate between grass based feeds and mixed feeds, the latter based
on roughage consisting of maize and grass silage of about
even shares. This is also reflected by the German decree on
fertilizers (Düngemittelverordnung, 2007). In accordance
with DLG (2005), the decree on fertilizers considers that
farms where roughage DM production consists of more
than 75 % grass and grass based products (silage and hay)
to be grassland farms.
For the purpose of emission inventories, the actual share
of animals fed a grass-based diet needs to be known.
However, data on diet composition does not exist so this
share is derived from the amounts of feed produced and
the amounts required.
4.2.2.1 Areas used for roughage production
Roughage can be produced from
• permanent grasslands (Dauerwiesen, Mähweiden,
Dauerweiden, Almen),
• extensively managed grasslands (Streuwiesen und Hutungen),
• fodder produced on arable land comprising grass,
grass clover mixtures, grass alfalfa mixtures (Feldfutterbau von Gras, Gras-Klee-Mischungen, Luzerne und
Gras-Luzerne-Mischungen)
• maize for silage (Silomais)
The Federal Statistical Office provides a data set with a
temporal resolution of one year and a resolution in space
of districts. Calculations are based on grassland areas (permanent grassland, extensively managed grassland) that
are reported in a census every second year (2007, 2005
etc.) and in a sample survey every other year. The area of
fodder produced on arable land is reported in a census
every forth year and in a sample survey for the other years.
The standard error in years of sample surveys is below 5 %
on the state level.
4.2.2.2 Yields
(7)
Yields are reported annually to the Federal Statistical Office in crop production reports carried out by district survey
agents. Grassland yields are reported as amount of hay per
hectare. Maize for silage is reported as amounts of silage
per hectare. The DM yield is calculated assuming a DM
content of 88 % for hay and 30 % for silage. For extensively managed grasslands, half of the yields of permanent
grass-land are assumed.
For city states yield data may not always be available. In
these cases, the yields of the surrounding territorial states
are used.
where
α
msh, ho, sc
ni
fi
time units conversion factor
(α = 365 d a-1)
amount of grass DM fed to sheep,
horses and suckler cows in a district (kg a-1)
number of animals per district of
category i, (i = sheep, horses, suckler
cows) (animals per district)
daily roughage DM intake of animals of
category i, (kg animal-1 d-1)
4.2.2.3 Overall roughage and grass available
4.2.2.5 Share of grass in dairy cows’ and heifers’ diets
The amount of roughage available in each farm is obtained as
The share of grass in dairy cows’ and heifers’ diets is
obtained as
(6)
(8)
where
mrough, total total mass of roughage DM produced
on a farm (in Mg a-1)
Arough, grass, i area of the ith grassland type on a farm
(in ha)
ygrass, i
DM yield of the ith grassland type (mean
for a federal state) (in Mg ha-1)
Arough, other, j area of the jth roughage other than
grass on a farm (in ha)
yother, j
DM yield of the jth roughage other than
grass (mean for a federal state)
(in Mg ha-1)
4.2.2.4 Roughage required for animals other than dairy
cows and heifers
The roughage available on a farm is used for feeding
other pasture livestock or for energy production, in addition to the feeding of dairy cows. To estimate the share
of grass not available for dairy cows and heifers, standard
roughage intakes are used for other livestock.
lambs
0.7 kg place-1 d-1 DM
sheep other than lambs 1.4 kg place-1 d-1 DM
heavy horses
ponies
suckler cows
It is assumed that sheep, horses and suckler cows are
fed with a grass based diet containing no maize silage:
where
xrough, grass share of grass in dairy cows and heifers’
roughage (kg kg-1 DM)
msh, ho, sc amount of grass needed to fed sheep,
horses and suckler cows (kg a-1)
If xrough, grass exceeds 0.75, the farm is considered to practice a grass-based feeding, otherwise mixed feeding, irrespective of the fact that an unknown amount of maize
silage is used for energy production.
The share of dairy cows feed with a grass based ration
per district j is calculated by adding up the numbers of
dairy cows in farms practicing grass based feed.
(9)
where
xCDC, grass share of grass fed dairy cows in a district
(in animal animal-1)
nlackland, i number of dairy cows on farms i without an area to produce feed
nmixed, j number of dairy cows on farms j fed
mixed diets (xrough, grass ≤ 0.75)
ngrass, k
number of dairy cows on farms k fed
grass based diets (xrough, grass > 0.75)
92
The share of dairy cows fed a mixed diet is
Figure 2 illustrates the results of the gap filling procedure.
4.2.2.6 Data gap closure
Almost complete data sets for the shares of animals fed
a mixed diet, xCDC, mixed , were provided by the Federal Statistical Office for 1991, 1995, 1999, 2003 and 2007. For
1991, no data on district level were available for the new
federal states.
For the new federal states, 1991 district data were obtained from 1995 district data and data sets on federal
state level using the following relation:
0.8
-1
xCDC, mixed share of animals fed a mixed diet in a
district (in animal animal-1)
xCDC, grass share of animals grass fed animals in a
district (in animal animal-1)
1
[an an ]
where
Share of animals fed a mixed diet
(10)
0.6
0.4
0.2
original
gap filling (D)
gap filling (E)
0
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008
Year
Figure 2:
Gap filling procedure for the attribution of animals in a district to
feeding regimes
4.2.2.7 Exemplary results
(11)
where
xCDC, mixed, i, 91
xCDC, mixed, i, 95
XCDC, mixed, j, 91
XCDC, mixed, j, 95
share of dairy cows feed with a
mixed diet in district i 1991
(animal animal-1)
mixed diet in district i 1995
(animal animal-1)
mixed diet in federal state j
1991 (animal animal-1)
mixed diet in federal state j
1995 (animal animal-1)
The following procedures were used for data gap filling
in census years (1991, 1995, 1999, 2003 and 2007) and
single districts:
(A)
gap filling using data of subsequent census year
(B)
gap filling using data of preceding census year
(C)
If no data were available, xCDC, mixed was set to 1.
This occurs very rarely and is restricted to districts
with small animal populations.
After completing the census years, missing data for
years without agricultural census were obtained using
(D)
gap filling using data of linear interpolation be
tween existing census years
(E)
for 1990, data for 1991 are used, for 2008, data
for 2007 are used
Changes in the proportion of grass or grass silage in
dairy cow diets have a major impact on the resulting N
excretion rates and thus on the implied emission factors
of all N species. Figure 3 illustrates that there have been
significant changes in this proportion between 1991 and
2009.
4.2.3 Diet composition
Dairy cow diets consist of roughage and concentrates,
plus mineral supplements. The properties of the various
constituents are listed in Table 2. According to the analyses
performed by LUFA Nord-West (expert judgement Küster),
these mean properties have not varied with time and region.
Share per district [%]
00 - 20
20 - 40
40 - 60
60 - 80
80 - 100
1991
2007
Figure 3:
Share of dairy cows and heifers fed predominantly roughage consisting of grass and grass silage (share of xCDC, grass > 0.75 animal animal-1) in 1991
and 2007
Table 2:
Properties of standard diet constituents (all data related to DM contents) (Sources: DLG 2005, LUFA Nord-West, expert judgement Küster, LWK-Nds)
Feed constituent
DM content
ME in DM
NEL in DM
DE in DM
GE in DM
XP in DM
kg kg-1
MJ kg-1
MJ kg-1
MJ kg-1
MJ kg-1
kg kg-1
grass (pasture)
0.19
10.6
6.4
14.1
18.45
0.16
grass silage
0.40
10.0
6.0
12.55
17.94
0.16
maize silage
0.30
10.8
6.5
12.8
18.00
0.075
straw (barley)
0.86
06.4
3.5
08,62
18.20
0.04
concentrate MLF 18/3
0.88
12.27
7,6
15.57
18.86
0.205
wheat
0.88
13.41
8,52
16.36
18.52
0.138
rape seed expeller
0.90
11.8
7.2
15.2
20.3
0.396
ME metabolizable energy; NEL net energy for lactation; DE digestible energy; GE gross energy; XP crude protein
4.2.3.1 Annual intake of concentrates
The derivation of the compositions of both standard
grass based and mixed diets makes use of the data set
produced for the comparison of the DLG (2005) data set
and CDC09 (Dämmgen et al., 2009a). This data set provides the amounts of concentrates consumed for milk
yields of 6000, 8000 and 10000 kg cow-1 a-1. With respect
to the needs of the inventory, the amounts given are extrapolated to 3000 kg cow-1 a-1 milk using a linear function
of the type
(12)
where
Xconstituent ratio of the respective constituent in
concentrates or roughage (in kg kg-1)
aconstituent constant (in kg kg-1)
bconstituent coefficient (in kg-1 cow a)
Ym
milk yield (in kg cow-1 a-1)
Both the DLG and CDC09 data is listed in Tables 3 and 4,
in addition the adjusted mean and the extrapolated shares.
94
Table 3:
Composition of concentrates in standard grass based diets (all data related to DM contents) (Sources: DLG 2005, Dämmgen et al., 2009, expert
judgement Küster, LWK-Nds)
milk yield
kg cow-1 a-1
conc DLG 2005
Mg cow-1 a-1
3000
4000
5000
1.36
6000
7000
1.80
8000
9000
2.42
10000
conc CDC09
Mg cow-1 a-1
1.48
2.50
2.73
adjusted mean
Mg cow-1 a-1
1.42
2.15
extrapolated
Mg cow-1 a-1
0.6367
0.9167
1.1967
1.4767
1.7567
2.0367
2.3167
2.5967
kg cow-1 d-1
1.2
1.6
2.0
2.0
2.0
2.0
2.0
2.0
Mg cow-1 a-1
0.3854
0.5139
0.6424
0.6424
0.6424
0.6424
0.6424
0.6424
Mg cow a
0.2571
0.4077
0.5584
0.8375
1.1166
1.3957
1.6749
1.9540
2.54
shares
wheat
MLF 18/3
-1
-1
ratios
wheat
kg kg-1
0.61
0.56
0.54
0.43
0.37
0.32
0.28
0.25
MLF 18/3
kg kg
0.39
0.44
0.46
0.57
0.63
0.68
0.72
0.75
-1
4.2.3.2 Standard grass based feeds
Share of wheat in concentrates [kg kg-1]
The representative diet consists of variable amounts
of grass and grass silage and standard concen-trate MLF
18/32. The respective shares are calculated using the relation between DM intake and the NEL contents of roughage and concentrate as provided by DLG (2005). A constant amount of wheat is fed (2 kg cow-1 d-1) to which
variable amounts of MLF 18/3 are added. The annual duration of lactation is assumed to be constant (321.2 days).
Table 3 allows the derivation of a steady function relating the respective ratio to milk yields as shown in Figure 4:
(13)
where
Xwheat, grass ratio of wheat in total concentrates,
grass based diet (in kg kg-1)
awheat, grass constant (awheat, grass = 0.47054 kg kg-1)
bwheat, grass coefficient (bwheat, grass = 1.238∙10-4 kg-1
cow a)
Ym
cwheat, grass coefficient (cwheat, grass = -3.1446∙10-8 kg-2
cow2 a2)
dwheat, grass coefficient (dwheat, grass = 1.688∙10-12 kg-3
cow3 a3)
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
Note that this equation is not valid for milk yields above
10000 kg a-1. For simplicity, Xwheat, grass is made a constant
with the value obtained for 10000 kg a-1 for milk yields
beyond this threshold.
The share of standard concentrate MLF 18/3 is
0.1
0
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
Milk yield [kg cow-1 a-1]
Figure 4:
Adjusting a steady function to the share of wheat in total concentrates in standard grass based feeds
2
The resulting equation reads:
MLF: Milchleistungsfutter
(14)
where
XMLF, grass ratio of MLF in total concentrates, grass
based diet (in kg kg-1)
Xwheat, grass ratio of wheat in total concentrates,
grass based diet (in kg kg-1)
4.2.3.3 Standard mixed feeds
where
Xrape, mixed ratio of rape seed expeller in concentrates,
mixed diet (in kg kg-1)
arape, mixed constant (arape, mixed = 0,4879 kg kg-1)
brape, mixed coefficient (brape, mixed = 0.1038∙10-3 kg-1
cow a)
Ym
crape, mixed coefficient (crape, mixed = -3.043∙10-8 kg-2
cow2 a2)
drape, mixed coefficient (drape, mixed = 1,71∙10-12 kg-3
cow3 a3)
Roughage consists of grass and maize silages in a mass
ratio of grass to maize of 0.45 to 0.55 kg kg-1. Standard
concentrate MLF 18/3 is used throughout. The diet is supplemented by rape seed expeller (0.9 kg cow-1 d-1) and
straw (0.3 kg cow-1 d-1).
The steady function can be deduced from Table 4 as
shown in Figure 5.
Table 4:
Composition of concentrates in standard mixed based diets (all data related to DM contents) (Sources: DLG 2005, Dämmgen et al., 2009, expert
milk yield
kg cow-1 a-1
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
conc DLG 2005
Mg cow a
-1
1.50
2.00
2.60
conc CDC09
Mg cow-1 a-1
1.09
1.87
2.64
adjusted mean
Mg cow-1 a-1
1.29
1.87
2.60
extrapolated
Mg cow a
-1
-1
0.2827
0.6102
0.9377
1.2652
1.5927
1.9202
2.2477
2.5752
rape seed ex
Mg cow-1 a-1
0.1606
0.3212
0.4497
0.4818
0.4818
0.4818
0.4818
0.4818
MLF 18/3
Mg cow a
0.1211
0.2937
0.4985
0.7996
1.1329
1.4661
1.7994
2.1326
-1
shares
-1
-1
ratios
kg kg-1
0.57
0.52
0.47
0.38
0.30
0.25
0.21
0.18
MLF 18/3
kg kg
0.43
0.48
0.53
0.62
0.70
0.75
0.79
0.82
Share of rape in concentrates [kg kg-1]
rape seed exp
-1
0.6
The share of MLF 18/3 is
0.5
(16)
0.4
where
Xrape, mixed ratio of rape seed expeller in concentrates,
XMLF, mixed ratio of MLF expeller in concentrates,
0.3
0.2
0.1
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
Milk yield [kg cow-1 a-1]
Figure 5:
Adjusting a steady function to the share of rape expeller in total concentrates in standard mixed feeds
The adjusted steady function reads:
(15)
Table 5 indicates a constant ratio of the three roughage
constituents:
Xstraw mixed
Xgrass mixed
Xmaize mixed
= 0.02 kg kg-1
= 0.44 kg kg-1
= 0.54 kg kg-1
96
Table 5:
Composition of roughage in standard mixed based diets (all data related to DM contents) (Sources: DLG 2005, Dämmgen et al., 2009a, expert
milk yield
kg cow-1 a-1
conc DLG 2005
Mg cow-1 a-1
3000
4000
5000
4.40
6000
7000
4.70
8000
9000
5.10
10000
conc CDC09
Mg cow-1 a-1
4.52
4.37
4.56
adjusted mean
Mg cow-1 a-1
4.46
4.54
extrapolated
Mg cow-1 a-1
4.1493
4.2411
4.3330
4.4249
4.5167
4.6086
4.7005
4.7923
straw
Mg cow-1 a-1
0.0964
0.0964
0.0964
0.0964
0.0964
0.0964
0.0964
0.0964
grass / maize
Mg cow-1 a-1
4.0529
4.1448
4.2366
4.3285
4.4204
4.5122
4.6041
4.6960
straw
kg kg-1
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
grass
kg kg-1
0.44
0.44
0.44
0.44
0.44
0.44
0.44
0.44
maize
kg kg
0.54
0.54
0.54
0.54
0.54
0.54
0.54
0.54
4.83
shares
ratios
-1
5 Housing and grazing
The present German emission inventory has made use
of frequency distributions of housing, grazing, manure
storage facilities and manure application techniques using data provided by the agricultural sector model RAUMIS
(Regionalisiertes Agrar- und UmweltinformationsSystem
für Deutschland – regionalized information system for agriculture and environment in Germany, for a short description see Dämmgen et al., 2009b, Chapter 16.2). However,
the data base could not be extended beyond 1999. Improvements cannot be expected before the agricultural
census in 2010. The present German emission inventory
makes use of frequency distributions of housing and manure storage facilities and manure application techniques
provided by the model RAUMIS model. Issues associated
with this model have been discussed in section 4.1.
6 Derivation of ammonia emission factors for housing and storage
of total ammoniacal nitrogen (TAN) is the decisive entity
(Dämmgen and Hutchings, 2008).
Döhler et al. (2002), Table A6, also permits an estimation
of a mean N excretion rate using the official calculation
procedure proposed by LWK-WE (1997): If one assumes
a diet containing 50 % grass and grass silage, an excretion of 104.7 kg cow-1 a-1 N results. Döhler et al. (2002),
Table A8, also provide an estimate of the share of TAN in
cattle excreta of 0.50 kg kg-1 N. With these assumptions
the absolute emissions were transposed into relative emission factors related to TAN excreted.
In a similar procedure, the emission factors for storage
were related to the amount of N entering the manure
management system (Döhler et al., 2002, pg. 62). Here it
was assumed that 48 % of the N available at the beginning of storage being TAN.
6.2 Future approach: use of updated emission factors
relative to TAN available
6.2.1 Assessment of N and TAN excretions of the standard
cow used
The NH3 emission factors previously used in the German
inventory were obtained by expert judgement based on
a survey of experimental data (Döhler et al., 2002, pg.
49). They were expressed as absolute emissions for a dairy
cow with a milk yield of 6000 kg cow-1 a-1. However, the
concept of emission factors assumes that an emission can
be related to an amount of matter emitting rather than
animal numbers. Hence, the absolute figures have to be
transformed into emission factors relating the amount of
ammonia (NH3) emitted to the amount of reactive N present in the house. It is generally assumed that the amount
An improved conversion of absolute to relative emission
factors is possible if both feed properties and performance
data of the underlying “standard cow” are known.
In 2009, the authors of the LWK-WE (1997) document
communicated their assumptions with regard to the feed
composition resulting in the above mentioned excretion
rates.
Animal weight and weight gain were not reported.
However, with an assumed mean weight of 630 kg cow-1,
a weight gain of 10 kg cow-1 a-1 and a calf weight of 45 kg
calf-1 (expert judgements), CDC09 yields an amount of N
Table 6:
Feed properties assumed for the derivation of standard N excretion rates
standard concentrate MLF 18/3
soy expeller
amount FM
amount DM
share
NEL
XP
kg cow-1 a-1
kg cow-1 a-1
kg kg-1
MJ kg-1
g kg-1
1400
0.93
7.0
180.0
100
0.07
6.9
450.0
7.0
198.0
mean of concentrates
grass (pasture)
1000
0.23
6.2
190.0
grass silage
1100
0.25
5.8
160.0
maize silage
2000
0.45
6.4
85.0
300
0.07
3.0
40.0
6.0
124.5
straw
mean of roughage
FM fresh matter; DM dry matter; NEL net energy for lactation; XP crude protein
entering the manure management system of 106.9 kg
cow-1 a-1. In this case, the amount of TAN excreted was
60.9 kg cow-1 a-1 TAN, the resulting TAN content 0.57 kg
kg-1 N.3
Table 7:
Derived emission factors for housing
kg cow-1 a-1 N
N input into house
6.2.2 Conversion of absolute emission factors for housing
to emission factors relative to TAN available
Emissions from animal houses are dominated by the
fouled area inside the house, the air exchange rate and the
temperatures governing the equilibrium and evaporation
rates. In the emission inventory, these are related to housing types (with typical exchange rates and typical temperatures). The German agricultural emission model GAS-EM
differentiates between two slurry based systems and four
litter based systems. Döhler et al. (2002), pg. 48 f, report
absolute emission rates ENH3-N (in kg cow-1 a-1 NH3-N) for
each system.
The emission factor relative to TAN can be obtained
from absolute emissions for a housing type i as follows:
(17)
where
EFhouse, i NH3 emission factor relative to TAN for
the animal house (in kg kg-1 N)
ENH3-N, i absolute amount of NH3 N emitted in
the housing type i (in kg cow-1 a-1 N)
mexcr
amount of N excreted in the house
(in kg cow-1 a-1 N)
xTAN
TAN content of excreta (in kg kg-1 N)
3
File used: CDC_6000_DLG.xls
106.9
TAN input into house
60.9
absolute
emission
rates
relative
emission
factor
kg cow-1 a-1 N
kg kg-1 N
Housing type (in
German)
Housing type (in
English)
Anbindestall, flüssig
tied system, slurry
4
0.066
Anbindestall, fest
tied system, FYM
4
0.066
Liegeboxenlaufstall,
flüssig
cubicle house,
slurry
12
0.197
Liegeboxenlaufstall, fest
cubicle house, FYM
12
0.197
Laufstall, Tiefstreu
loose housing,
deep litter
12
0.197
Laufstall, Tretmist
loose housing,
sloping floor
13
0.213
6.2.3 Conversion of absolute emission factors for storage
to emission factors relative to TAN available
NH3 emissions from storage depend on the amount of
TAN available, the vapour pressure of NH3 (as a function
of the pH of the slurry and temperature), the surface area
of the store and the atmospheric turbulence above the
surface. The only entity available for the use in inventories
is the amount of TAN entering the storage system. Thus,
GAS-EM differentiates between the predominant storage
types only.
Döhler et al. (2002), pg. 62, provide NH3 emission factors for storage related to the amount of N available before
storage for each common storage type. For slurry these
98
can be converted to emission factors based on amounts of
TAN available using the following equation:
(18)
where
EFNH3-N, storage, TAN
mN, house
EFNH3-N, storage, N
mTAN, house
NH3 emission factor relative to
TAN for the storage (in kg kg-1 N)
amount of NH3 N released from
the house (in kg cow-1 a-1 N)
NH3 emission factor relative to
N for the storage (in kg kg-1 N)
amount of TAN released from
the house (in kg cow-1 a-1 N)
and
reduction factors. The factors listed in Döhler et al. (2002),
pg. 63, can also be used to derive TAN related emission
factors.
Storage underneath slatted floors is considered to release the same fraction of TAN with NH3 as slurry stored
in open tank with a natural crust (i.e.0.15 kg kg-1 N, emission reduction 70 %, resulting in an emission factor of
0.045 kg kg-1 N).
Emission factors for the storage of liquid separate and
digested slurry related to N were estimated by Döhler (expert judgement). TAN-related emission factors are derived
from that of undigested slurry using the rule of three (Table 9).
Table 9:
Derived emission factors for the storage of liquid separate and digested slurry
(19)
where
mTAN, excr amount of TAN excreted in the house
aENH3-N amount of NH3 N emitted from the
house (in kg cow-1 a-1 N)
slurry type
EF relative to N
EF relative to TAN
kg kg-1 NH3-N
kg kg-1 NH3-N
undigested slurry
0.08
0.15
liquid separate
0.10
0.19
digested slurry
0.12
0.23
6.2.3.1 Slurry based systems
6.2.3.2 Straw based systems
For slurry based systems, the application of the conversion leads to different TAN related emission factors for the
same storage type due to the different TAN contents of
the slurries entering storage (depending the housing type).
With respect to the inadequate experimental data used
to establish the emission factor in Döhler et al. (2002), the
Swiss TAN related emission factor of 0.15 kg kg-1 N (Eidgenössische Forschungsanstalt, 1997) is used as a temporary measure. It is in line with the German emission factor
calculated for open tanks.
Emissions from storage facilities other than open tanks
(without any natural crust) are achieved by application of
For solid systems the application of the conversion equation for solid systems leads to inconsistent results. If one
calculates NH3 emissions from farmyard manure using the
relative emission factors reported in Döhler et al. (2002),
pg. 62, the amount emitted exceeds the amount of TAN
available. This is a result of the fact that the experimental
data base was poor and immobilisation was not considered in the original approach. However, the calculation
procedure used at present assumes an immobilisation rate
of 0.40 kg kg-1 N of the TAN excreted in the house (in accordance with Kirchmann and Witter, 1989, cf also Webb
Table 8:
Derived emission factors for slurry storage
excreta released from house
Slurry storage type (German)
Slurry storage type (English)
Anbindehaltung
tied systems
Gülle-Rund-/Hochbehälter
Lagune offen
Boxenlaufstall
cubicle houses
Gülle-Rund-/Hochbehälter
Lagune offen
EF relative to N released
from house
EF relative to TAN released from house
%
kg kg-1 NH3-N
kg cow-1 a-1 N
kg cow-1 a-1 TAN
open circular tank
99.36
58.06
8
0.1369
open lagoon
99.36
58.06
15
0.2567
open circular tank
92.38
51.08
8
0.1447
open lagoon
92.38
51.08
15
0.2713
and Misselbrook, 2004), and an emission factor of 0.60 kg
kg-1 N of the TAN remaining after immobilisation is derived
as follows:
EMEP/EEA (2009) Table B-21 provide an NH3 emission
factor of 0.27 kg kg-1, not including immobilization. The
application of this factor results in an emission of 4.9 kg
place-1 a-1 NH3-N. This value is derived from experiments
without taking immobilization into account (Reidy et al.,
2009). If one relates the emissions to the amount of TAN
left after immobilization, the resulting relative emission
factor is 0.61 kg kg-1 which is rounded to 0.60 kg kg-1.
In tied systems with straw, cubicle houses and sloping
floor housing systems, leachate (“Jauche”) is formed and
stored separately, usually in underground pits with solid
covers. In deep litter systems, formation of leachate is negligible. Döhler et al. (2002) relate emissions from leachate
to N left after housing (10 % related to N). The application
of Equation (18) yields the results listed in Table 10.
6.3 Emission factors for slurry, farmyard manure and
leachate applications
Döhler et al. (2002) relate NH3 emissions during application to TAN. A conversion is unnecessary.
7 Methane emission factors for storage of farmyard
manure
Methane emissions originate from the fermentation of
volatile solids (VS) in anaerobic processes. IPCC (2006), pg.
10.41 ff, quantifies these emissions using the modelled
amount of VS entering the system, a maximum methane
conversion rate Bo and a methane conversion factor MCF
that depends on the animal category and the manure storage system.
Table 10:
Derived emission factors for leachate storage
excreta released from house
Housing type (German)
Housing type (English)
EF relative to N released
from house
EF relative to TAN released from house
kg cow-1 a-1 N
kg cow-1 a-1 TAN
%
kg kg-1 NH3-N
Anbindehaltung
tied systems
27.54
22.39
10
0.123
Boxenlaufstall
cubicle houses
25.45
20.38
10
0.125
Laufstall, Tretmiststall
loose housing system, sloped floor
13.99
11.13
10
0.126
Considering the data base used to derive emission factors related to N, it seems justified to assume an emission
factor of 0.125 kg kg-1 N for leachate, as the TAN content
of leachate is in the order of 75 %. Döhler et al. (2002)
also state that the factor of 10 % applies to uncovered
stores. However, leachate is usually stored in underground
pits with solid covers. Hence a reduction of 90 % should
be achievable. If this reduction potential by solid covers is
accepted, a TAN related emission factor of 0.013 kg kg-1
N results.
6.2.3.3 Grazing
Misselbrook (2001) compiled the data available for the
derivation of an emission factor for grazing cattle. The resulting emission factor of 0.075 kg kg-1 N related to the
N input into the system cannot be converted to a TAN
related factor. However, as there is no need to trace the
TAN flow in the soil – N2O emissions are related to total
N rather than TAN – the application of an emission factor
based on total N is adequate.
IPCC (2006), pg. 10.42, models the VS inputs exclusively
from animal excreta, depending on the gross energy (GE)
intake of the animals. GAS-EM hitherto modelled the fermentation of VS entering the system with bedding using
a Bo for straw and the MCF for solid manure systems. This
view has not been shared by any other nation reporting
to UNFCCC.
7.2 Future approach
A comparison of the IPCC (2006) emission factors for N
excreted during grazing pasture and for solid manure of
1 % and 2 %, respectively, may reflect the fact that manure heaps develop sites where “oxygen consumption exceeds the oxygen supply” (Hansen et al., 2002) which results in the formation of CH4. The difference between EFs
for liquid and solid may also take into account the straw as
an additional source. However, neither fact is commented
on in the IPCC (2006) guidelines.
Until further evidence is provided by measurements or
guidance documents, the German inventory will stick to
IPCC (2006) default values and will not report CH4 emissions originating from the degradation of straw as bed-
100
ding material. This was discussed and agreed upon with
B. Amon (University of Natural Resources and Applied
Life Sciences, Vienna, and UN ECE Agriculture and Nature
Panel).
OfficialApproval
The contents of this paper were checked and approved
of by “KTBL Working Group on Emission Factors in Animal
Husbandry”.
Acknowledgements
The authors wish to thank the following colleagues for
their valuable assistance and advice:
Barbara Amon, Department of Sustainable Agricultural
Systems, University of Natural Resources and Applied Life
Sciences, Vienna, for her advice regarding the treatment
of solid storage systems.
Jörg Küster, Bezirksstelle Northeim, Landwirtschaftskammer Niedersachsen, provided data on animal feed
composition and feeding practice.
Hubert Spiekers provided access to historic data and
considered the progress of this article critically.
Information on live and carcass weight was provided by
Landwirtschaftskammer Niedersachsen, Versuchsstation
Infeld, Friedrich-Loeffler-Institute, Federal Research Institute for Animal Health, Institute of Farm Animal Genetics,
Neustadt, and Landwirtschaftliches Zentrum Baden-Württemberg, Aulendorf.
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Agriculture and Forestry Research 2 2010 (60)101-110
101
DerEinflussvonBodenbearbeitungs-undSaatverfahrenaufdenZuckerrübenanbau
unterdenklimatischenBedingungenLitauens
Egidijus Šarauskis*, Frauke Godlinski**, Antanas Sakalauskas*, Mathias Schlegel***, Norbert Kanswohl***, Kęstutis
Romaneckas****, Algirdas Jasinskas* und Vytautas Pilipavičius****
Zusammenfassung
Abstract
Fortschreitende Globalisierung erfordert die Erzeugung
von qualitativ hochwertigen landwirtschaftlichen Produkten unter ökologischen als auch ökonomischen Gesichtspunkten. Um die Auswirkungen unterschiedlicher
Bearbeitungsverfahren auf die Bodeneigenschaften sowie
pflanzenbauliche und ökonomische Parameter der Zuckerrübenproduktion zu untersuchen, wurden in Litauen von
2005 bis 2007 auf leichten Lehmböden Feldversuche durchgeführt. Die vier Zuckerrübenanbausysteme Direktsaat,
Mulchsaat-Kreiselegge, Mulchsaat-Fräse und konventionelle
Saat wurden miteinander verglichen. Zur Ermittlung der Arbeitsqualität zweier Säschare, traditionelles Schleppschar
und experimentelle Zweischeiben-Schleppscharkombination, wurden Laborversuche unter Berücksichtigung der Bodeneigenschaften und der Strohauflage durchgeführt. Für
die ökonomische Beurteilung wurde der Energiebedarf, der
Kraftstoffverbrauch und die Arbeitszeit in Abhängigkeit von
der Bodenbearbeitungs- und dem Aussaatverfahren ermittelt. Die Ergebnisse zeigten, dass auch in Litauen mit Mulchsaat nahezu gleichwertige Ergebnisse wie mit konventioneller Saat erzielt werden können. Die besten Ergebnisse zu
der Anzahl aufgegangener Pflanzen und zu den Rübenerträgen mit bis zu 79,1 t ha-1 konnten in jenen Varianten
festgestellt werden, in denen der Boden mit der Kreiselegge
oder mit der Fräse bearbeitet wurden. Bei konventioneller
Saat trat ein signifikant geringerer Wassergehalt des Bodens
und eine höhere Bodenfestigkeit als nach einer Mulch- und
Direktsaat auf. Der Energiebedarf bzw. Kraftstoffaufwand
für die pfluglose Bodenbearbeitung und Aussaat ist im Vergleich zur konventionellen Bodenbearbeitung und Aussaat
um 48 % bis 88 % verringert, so dass erhebliches Einsparungspotenzial im Bereich der Maschinenkosten vorliegt.
Effects of soil tillage and sowing systems on sugar
beet production under the climatic conditions of
Lithuania
As a result of the advancing globalisation high-quality
agricultural products must be produced within ecological
and economic parameters. In 2005 to 2007 field experiments on a light loam in central Lithuania were carried
out, to determine the effects of four different soil tillage
and sowing methods on soil parameters, sowing quality
and the main sugar beet production parameters. The four
sowing methods were direct drilling, mulch seeding after
tillage with a rotovator, mulch seeding after tillage with a
rotary harrow and conventional drilling. Additionally, laboratory experiments were carried out with traditional shoe
coulters and experimental two discs and shoe coulters in
a soil bin, considering soil conditions and the amount of
straw on the soil surface. To assess the economic performance the power demand, fuel consumption and labour
time were evaluated as a function of the different soil tillage and sowing methods. In Lithuania similar results can
be obtained with mulch and conventional seeding. Best
results in terms of the number of plants and beet yields
up to 79.1 t ha-1 were achieved using the rotary harrow
or rotovator while sowing. In comparison to mulch and direct seeding, conventional seeding resulted in significantly
lower soil water content and soil bulk density. Methods
of soil preparation without ploughs and mulch and direct
seeding resulted in 48 % and 88 % reduced both energy
and fuel costs compared to conventional methods. This
reveals scope for considerable savings in machine costs.
Keywords: Soil tillage, drilling, energetic evaluation
Schlüsselwörter: Konservierende Bodenbearbeitung, Hackfrucht, Säschare, Energetische Bewertung
*
Lithuanian University of Agriculture, Department of Agricultural Machinery, Studentu 15 A, LT-53361 Akademija, Kauno R., Lithuania,
[email protected]
**
Julius Kuehn Institute (JKI), Federal Research Centre for Cultivated
Plants, Institute for Crop and Soil Science, Bundesallee 50, 38116
Braunschweig, Germany
***
University of Rostock, Faculty of Agricultural and Environmental
Sciences, Institute of Farm Animal Sciences and Technology, Justus von
Liebig Weg 8, 18059 Rostock, Germany,
[email protected]
****
Lithuanian University of Agriculture, Department of Soil Management,
Studentu 11, LT-53361 Akademija, Kauno R., Lithuania
102
1 Einleitung
Die Erzeugung von qualitativ hochwertigen landwirtschaftlichen Produkten ist heute in Ländern der Europäischen Union notwendig und möglich. Aufgrund der
global vernetzten Märkte unterliegt auch die litauische
Landwirtschaft den Wettbewerbsbedingungen. Um die
Produktqualität zu verbessern, müssen sich deswegen
bestimmte Marktsegmente spezialisieren, wozu durchgreifende Rationalisierungsmaßnahmen erforderlich sind.
Dabei sollen sowohl die Produktionskosten gesenkt als
auch dauerhaft die Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit gewährleistet werden.
Eine Maßnahme ist die pfluglose bzw. konservierende
Bodenbearbeitung, die z. B. positive Auswirkungen auf
das Betriebseinkommen durch die verminderte Anzahl an
Arbeitsgängen hat (Freebairn et al., 1993; Becker, 1997;
Brunotte et al., 2001; Linke, 2006). Neben dem verminderten Arbeitsaufwand und Kraftstoffverbrauch trägt die
konservierende Bodenbearbeitung zur Verringerung der
Bodenerosion bei, bewahrt die Bodenfeuchtigkeit und
bewirkt durch steigende Humusgehalte eine verbesserte
Bodenstruktur (Richard et al., 1995; Haberland, 1997;
Šarauskis et al., 2002; Alvarez et all, 2009, Šarauskis et al.,
2009a). Ebenso nimmt die biologische Aktivität und damit
auch die Zahl der nützlichen Bodenlebewesen, besonders
der Regenwürmer, zu (Epperlein et al., 1998). Durch die
Bildung eines stabilen Grobporensystems mit hoher Porenkontinuität ist die Durchlüftung des Bodens gewährleistet
(Haberland, 1997; Romaneckas et al., 2004; Šarauskis,
2008). Im Vergleich zu gepflügten Flächen verdoppelt sich
so die Wasserinfiltration und die oberflächlich abfließende
Wassermenge verringert sich erheblich (Alvarez et al.,
2009). Bei unbearbeiteten Böden kann die Bodenfeuchtigkeit bewahrt werden, was entsprechende Ausgaben
für die Bodenvorbereitung spart. Im Fall einer konservierenden Bodenbearbeitung ist in der Bodentiefe von 0 bis
50 cm die gespeicherte Wassermenge substrat- und witterungsabhängig 1 bis 32 m3 ha-1 größer als die, die im
Boden nach einer konventionellen Bearbeitung vorliegt
(Rusu et al., 2009). Zudem verhindern die Mulchschicht
und die hohe Aggregatstabilität eine Verschlämmung der
Bodenoberfläche und bieten guten Erosionsschutz (Aina
et al., 1991; Becker, 1997; Linke, 1998; Romaneckas et al.,
2009b). Linke (1998) benennt in seiner Arbeit gleichfalls
die Vorteile der Direktsaat aber auch Nachteile. Besonders
soll hier das häufigere Auftreten von Mäusen und Schnecken, aber auch der stärkere Unkrautdruck, besonders von
Gräsern, hervorgehoben werden.
Beim Anbau von Zuckerrüben ist es wichtig, dass der
Boden ein gutes, stabiles Gefüge aufweist, gut dräniert
und frei von Bodenverdichtungen ist, da Rüben empfindlich auf Verdichtungen reagieren. In der Fruchtfolge steht
in Litauen die Zuckerrübe in der Regel nach dem Wintergetreide, wobei dessen Stroh und Stoppeln meist auf dem
Feld verbleiben (Adamaviciene et al. 2009). Strohrückstände können sich bei pflugloser Bodenbearbeitung negativ
auswirken, weil Stroh dazu neigt, sich entweder mit dem
Boden an tiefer gelegenen Stellen zu vermengen oder es
als stärkere Schicht auf dem Boden liegt. Eine Aussaat von
Zuckerrübensamen zusammen mit Stroh, entweder beides
im Boden vermischt oder auch auf der Bodenoberfläche,
verringert die aufwachsende Biomasse signifikant um
etwa 50 % im Vergleich zur Aussaat ohne Strohrückstände (Moris et al., 2009).
Aufgrund der klimatischen und bodenkundlichen Bedingungen sind die ackerbaulichen Standorte Litauens für
den Zuckerrübenanbau geeignet. Das Land weist durchschnittlich 600 bis 750 mm Niederschlag im Jahr auf und
hat mittlere Temperaturen zwischen 6,0 und 7,5 °C, im
Juli durchschnittlich +17 °C, im Januar -6 °C. Jedes Jahr
werden hier ungefähr 20.000 ha Zuckerrüben angebaut,
wobei durchschnittliche Rübenerträge von 40 t ha-1, mit
Zuckergehalten von 17,5 % erzielt werden (Statistical
Yearbook, 2008). Dabei befinden sich die Mulch- und Direktsaatverfahren noch im Versuchsstadium.
Erfahrungen aus Deutschland und anderen Ländern
Westeuropas ergaben auch bei Pflugverzicht hohe Erträge
mit guter Qualität (Becker, 1997; Haberland, 1997; Romaneckas et al., 2004). Eine langjährige Auswertung verschiedener Bodenbearbeitungsversuche in landwirtschaftlichen Großbetrieben in Süd- und Ostdeutschland zeigte,
dass auch beim Zuckerrübenanbau mit konservierender,
mulchender Bodenbearbeitung ein ähnlich hoher bereinigter Zuckerertrag wie bei der konventionellen Bearbeitung erzielt werden konnte (Dieckmann, 2009). Weitere
Untersuchungen zum Einfluss der Bodeneigenschaften
mit einer vergleichsweise flachen Bodenbearbeitung oder
mit einer Frühjahrsfurche, wurden in Feldversuchen auf
sandigen Böden im nördlichen Deutschland durchgeführt.
Der Ertrag war mit Frühjahrsfurchenbestellung höher, der
bereinigte Zuckerertrag um 8,4 % im Vergleich zur flachen
Bodenbearbeitung größer (Krause et al., 2009).
Energetische Untersuchungen von drei verschiedenen
Bodenbearbeitungs- und Aussaattechnologien, konventionell, reduziert und konservierend, ergaben für die herkömmliche Bearbeitung und Aussaat Kraftstoffverbräuche
zwischen 48 und 61 l ha-1, während bei der reduzierten
Bodenbearbeitung ohne Pflügen 1,5 bis 2 mal weniger
Kraftstoff benötigt wurde (Filipovic et al., 2006). Somit
ergeben sich ökonomische Vorteile der pfluglose Bodenbearbeitung- und Saatverfahren. Für die flache Bodenbearbeitung bei pflugloser Bestellung eignen sich zapfwellenangetriebene Geräte mit rotierenden Werkzeugen.
Bodenbearbeitungsgeräte mit aktiv bewegten, über die
Schlepperzapfwelle angetriebenen Werkzeuge (z. B. Bo-
denfräse, Kreiselegge), haben in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Besondere Vorteile zeigt ihr
Einsatz auf trockenharten, feuchtklebenden, verdichteten,
sehr tonhaltigen oder generell schwer bearbeitbaren Böden. Nach konventioneller Bodenbearbeitung sind die
Härte und Dichte geringer als die pfluglos bearbeiteten
Böden. Beim Direktsaatverfahren verbleibt das gesamte
Stroh nach der Getreideernte auf dem Feld. Die Schare der
Sämaschine haben die Aufgabe, die auf der Bodenoberfläche verbliebenen Ernterückstände zu durchtrennen, damit
das Saatgut unter diese Schicht abgelegt werden kann.
Wenn der Boden pfluglos bearbeitet wird, werden spezielle Sämaschinen benötigt (Linke, 1998; Šarauskis et al.,
2009b). Mit umgerüsteten, konventionellen Einzelkornsämaschinen ist es in den meisten Fällen nicht möglich, eine
befriedigende Saatgutablage zu erzielen (Linke, 1998).
Die Zielstellung des Beitrages besteht aus einer vergleichenden Analyse der deutschen Ergebnisse zur Eignung
der konversierenden Saat, Mulch- und Direktsaat, wie
sie in Literaturauswertungen vorliegen, und einem Feldversuch unter litauischen Bedingungen. Ferner sollen mit
Hilfe energetischer Berechnungen die Wirtschaftlichkeit
überprüft und schließlich der Einfluss der Scharformen
auf die eingearbeitete Strohmenge in Saatbettbereich bestimmt werden.
2 Material und Methoden
2.1 Vorversuche unter Laborbedingungen in der Hohenheimer Bodenrinnenhalle
Zur Untersuchung der Funktionseigenschaften der verschiedenen Säschare unter Berücksichtigung unterschiedlicher Bodeneigenschaften und Strohauflagen wurden
Vorversuche an der Universität Hohenheim in der Bodenrinnenhalle durchgeführt. Die Bodenrinnenhalle ist eine
Glashalle mit der eigentlichen Bodenrinne. Letztere hat
eine Länge von 46 m, eine Breite von 5 m und eine Tiefe von 1,2 m. Der Boden besteht aus 72 % Sand, 16 %
Schluff und 12 % Ton.
Eine Voraussetzung für vergleichbare Ergebnisse ist die
reproduzierbare Vorbearbeitung des Bodens. Um den Einfluss der Scharform (Schleppschar und experimenteller
Säschar) auf die eingearbeitete Strohmenge zu untersuchen wurden in der Bodenrinnenhalle zwei Varianten mit
Kreiselegge, Planierschild und Glattwalze, welche jeweils
an das Trägerfahrzeug gekoppelt wurden, durchgeführt.
Bei der Variante I wurde der Boden mit Kreiselegge bearbeitet und zwei Mal mit der Glattwalze befahren, so dass
die Bodenfestigkeit von durchschnittlich 0,40 MPa in der
Tiefe von 30 mm ähnlich groß wie bei der Mulchsaatvariante in den Feldversuchen war. Bei der Variante II wurde
der Boden sechs Mal mit der Glattwalze bearbeitet. Die
103
Bodenfestigkeit wies mit 0,89 MPa Werte auf wie bei der
Direktsaat auf dem Feld. Die Bodenfestigkeit wurde mit
einem Handpenetrometer ermittelt.
Nach der Vorbereitung des Bodens wurden zur Ermittlung der eingearbeiteten Strohmengen in verschiedenen
Tiefen mehrere Teilstücke der Bodenrinne (0,5 x 2,0 m) mit
Stroh (5,0 t ha-1) bedeckt und anschließend mit Säscharen
überfahren.
Für die Ermittlung der Saatrillentiefe und der Menge des
eingedrückten Strohs wurde ein Bodenhobel eingesetzt.
Mit ihm wurde ein Bodenstreifen von 1,0 m Länge, 0,1 m
Breite und einer Schichtdicke von 10 mm im Bereich der
Saatrille abgetragen. Der Hobelkasten wurde in einem
durch Erdnägel fixierten Rahmen auf der Oberfläche und
in einer Tiefe von 10, 20 und 30 mm geführt. Dieses Verfahren wurde bereits von Breitfuss (1954) vorgestellt und
von Linke (1998) erneuert und modifiziert. Alle Proben
wurden 24 Stunden bei 105 °C getrocknet, das Stroh vom
Boden getrennt und gewogen.
2.2 Beschreibung des Feldversuchs
Grundlage des Hauptversuchs war ein 3-jähriger Feldversuch auf der Forschungsstation der landwirtschaftlichen Universität Litauens, 8 km entfernt von Kaunas
(54°53’31’’N, 23°50’15’’E). Der Feldversuch, genutzt zur
Untersuchung verschiedener wissenschaftlicher Fragestellungen, wurde 2005 angelegt und bis 2007 mit der Fruchtfolge Winterweizen – Zuckerrüben – Sommerraps bewirtschaftet. Wichtig für die Untersuchung der vorliegenden
Frage dieses Beitrages war die Vorfrucht Winterweizen. Die
Verwendung von Sommerraps als nachfolgende Frucht ist
dafür unwesentlich. Die Bodenart ist leichter Lehmboden
(Hipogleyic Luvisol (Calcaric)) (FAO, 2006). Der Versuch
wurde mit viermaliger Wiederholung auf 36 m2 (Breite 4
m, Länge 9 m) großen Teilstücken durchgeführt. Für die
Registrierung der Bodeneigenschaften, der Saattiefe, des
Feldaufganges und des Zuckerrübenertrages wurden Parzellen von 9 m2 in der Mitte jedes Versuches gewählt.
Das Klima der Region ist subkontinental und kühl mit
einer winterlichen Durchschnittstemperatur von -6 °C und
einer sommerlichen Durchschnittstemperatur von 17 °C.
Von Mai bis September schwanken die Höchsttemperaturen zwischen 14 °C und 22 °C, aber steigen von November bis März selten über 4 °C. Juli und August sind
die heißesten aber auch die regenreichsten Monate. Die
mittlere jährliche Temperatur betrug 7,6 °C (2005 – 7,0
°C, 2006 – 7,6 °C, 2007 – 8,1 °C). Im April 2005 während der Bodenbearbeitung konnte als höchste Temperatur 7,5 °C gemessen werden, während das Frühjahr 2006
mit 5,4 °C vergleichsweise kalt war. Die mittlere Jahresniederschlagssumme der Versuchsjahre in der Region Kaunas
betrug 676 mm (2005 – 641 mm, 2006 – 649 mm, 2007
104
– 738 mm). Die Monatsniederschläge des Frühjahres (April
bis Juni) 2005 beliefen sich auf 37,4 mm, während es im
Jahr 2007 wesentlich trockener war mit 22,2 mm.
2.3 Beschreibung des Bodenbearbeitungs- und Säsystems
Nach der Ernte des Winterweizens wurde das Stoppelfeld sowohl im August als auch im folgenden April mit
standorttypischen Gerätekombinationen bearbeitet. Für
die Mulchsaat wurden die Kreiselegge und Bodenfräse als
Saatbettbereitungsgeräte und für die konventionelle Saat
der Grubber mit passiven Zinken gewählt. Die vier Bodenbearbeitungsvarianten sind in Tabelle 1 dargestellt. Für die
Wahl der geringen Bodenbearbeitungstiefe (Variante 2
und 3) sollte der dadurch mögliche geringere Energieeinsatz berücksichtigt werden.
Tabelle 1:
Versuchsanlage des Bodenbearbeitungssystemvergleichs
telt. Dabei wurde eine Kegelspitze mit einem Winkel von
60° und einer Basisfläche von 1,0 cm² verwendet. Die Lagerungsdichte und Bodenfeuchtigkeit (Tiefe 0 bis 10 cm)
wurden mit der Stechzylindermethode von Nekrasov (Romaneckas et al., 2004) auf gepflügten sowie nicht bearbeiteten Versuchsvarianten ermittelt.
Gleich nach der Aussaat wurden die Tiefenablage des
Saatgutes, das Relief des Saatbettes (mit einem Profilometer), der Wassergehalt und die Aggregatgröße des Bodens
durch Siebung in drei verschieden Bodenschichten gemessen. Ende Mai wurde der Feldaufgang in allen Varianten
ermittelt. Es wurden dazu alle Zuckerrübenpflanzen in den
Versuchsparzellen (9 m2) gezählt und auf die Bezugsgröße
Hektar umgerechnet. Der Zuckerrübenertrag wurde zur
Ernte Anfang Oktober festgestellt. Die Ertragsermittlung
erfolgte durch Handrodung auf den 9 m2-Parzellen. Danach wurde die beinigen Rüben gezählt und der Zuckergehalt jeder Variante im Labor der Forschungseinrichtung
der landwirtschaftlichen Universität Litauens mit dem Saccharimeter SU-4 ermittelt.
Variante
Bodenbearbeitung
Zuckerrübenanbausystem
1
Keine Grundbodenbearbeitung und Saatbettbereitung
Direktsaat
2.4 Energetische Bewertung
2
Keine Grundbodenbearbeitung, Saatbettbereitung mit
Kreiselegge (Tiefe 4 cm)
Mulchsaat mit Saatbettbereitung
3
Keine Grundbodenbearbeitung, Saatbettbereitung mit
Fräse (Tiefe 4 cm)
Mulchsaat mit Saatbettbereitung
4
Stoppelbearbeitung mit
Scheibeneggen (Tiefe 8 cm),
Grundbodenbearbeitung
mit Pflug (Tiefe 24 cm),
Saatbettbereitung mit Grubber (Tiefe 6 cm)
Konventionelle Saat (Kontrolle)
Basierend auf Daten und Berechnungen aus verschiedenen Veröffentlichungen (Ramanauskiene, 1992; Germanas, 2000; Kriščiukaitiene, 2009, Šarauskis et al., 2009b)
wurde im folgenden ein modellhafter Vergleich des Energiebedarfs unterschiedlicher Ackerbausysteme mit Pflug-,
Mulch- und Direktsaatverfahren aufgestellt. Dabei wurden der Treibstoffverbrauch für die Bodenbearbeitung
und Saat sowie der Energiebedarf für die Herstellung der
Bodenbearbeitungs- und Saatmaschinen einschließlich Ersatzteile und Reparaturen mit einbezogen. Der Energiebedarf für Düngung, Pflanzenschutz und Ernte blieb unberücksichtigt, weil in diesen Bereichen keine wesentlichen
Unterschiede bestanden. Bei der Umrechnung der Energieeinheiten wurde für 1,0 kg Dieselöl ein Brennwert von
42,7 MJ angenommen.
Die gesamte Energie (E, MJ ha-1) ist die Summe des
Schlepper-, Arbeitsmaschinen-, Human- und Kraftstoffenergieaufwandes (Ramanauskiene et al, 1992; Germanas,
2000; Šarauskis et al,. 2009b) und errechnet sich nach der
Formel:
Für die Zuckerrübensaat wurden eine landesübliche Serieneinzelkornsämaschine (EKS) mit Schleppscharen sowie
eine am Institut für Agrartechnik der Universität Hohenheim entwickelte und am Lehrstuhl für Landmaschinen
der Litauischen Landwirtschaftlichen Universität umgerüstete Einzelkornsämaschine mit experimentellen Säscharen eingesetzt. Jedes Schar dieser Sämaschine bestand
aus zwei Schneidscheiben mit ausgeschnittenen Scheiben
und einem Schleppschar. Die Arbeitsgeschwindigkeit betrug 5 km h-1, der Reihenabstand 45 cm, der Kornabstand
in der Reihe 14,5 cm. Die Aussaat der Zuckerrübensorte
„Madison“ erfolgte Ende April quer zur Bodenbearbeitungsrichtung.
Vor der Saatbettbereitung wurden Bodenfestigkeit,
-dichte und -feuchtigkeit gemessen (Tabelle 2). Die Bodenfestigkeit wurde in den Feldversuchen in der Mitte der
Versuchsparzellen mit einem elektronischen Penetrologger
der Firma „Eijkelkamp“ bis zu einer Tiefe von 25 cm ermit-
E
EK
EH
ES
LA
EA
(1)
Legende:
EK
Kraftstoffenergieaufwand, MJ ha-1;
EH
Humanenergieaufwand, MJ ha-1;
ES
Schlepperenergieaufwand, MJ h-1;
EA
Energieaufwand der Arbeitsmaschine, MJ h-1;
LA
Leistung der Arbeitsmaschine, ha h-1.
E A , ES
M A, S
A, S
( R A)
100 B
(2)
Legende:
MA,S
Gewicht der Arbeitsmaschine und Schlepper, kg;
αA,S
energetischer Äquivalent, MJ kg-1;
R
Reparatur, %;
A
Amortisation, %;
B
Betriebsstunden, h Jahr-1
2.5 Statistik
Die Untersuchungsdaten wurden auf ihre Verteilung
geprüft sowie mittels Korrelations- bzw. Regressionsanalysen bewertet. Es wurden die arithmetischen Mittelwerte,
die Standardabweichungen und Konfidenzintervalle mit
einem Konfidenzniveau von 95 % bestimmt. Für die Auswertungen und auch für die durchgeführte multiple Varianzanalyse wurde das Programm EXCEL von Microsoft
verwendet. Die Ergebnisgruppen wurden getestet durch
paarweise t-Tests (least significant differences LSD 5 %),
also der Bestimmung der geringsten Differenz zweier
Gruppenmittelwerte, die gerade noch mit 5 prozentiger
Sicherheit signifikant ist. Die Korrelations- und Regressionsanalyse wurde mit der SigmaPlot Software der Version 8.0 durchgeführt. Der Versuch wurde mit viermaliger
Wiederholung auf 36 m2 (Breite 4 m, Länge 9 m) großen
Teilstücken durchgeführt.
3 Ergebnisse und Diskussion
3.1 Ergebnisse der Vorversuche in der Bodenrinnenhalle
Die Vorversuche sollten Fragen klären, die unabhängig
von den litauischen bzw. deutschen Bedingungen auftraten. Abbildung 1 zeigt in diesem Zusammenhang die in
der Bodenrinne mit dem Bodenhobel ermittelten relativen
Strohmengen in Abhängigkeit von der Tiefe, die durch das
experimentelle und das Schleppschar bei einer auf 30 mm
eingestellten Saattiefe eingearbeitet wurden.
Es zeigte sich, dass das Stroh von den Scheiben des experimentellen Schars nicht durchtrennt, sondern nur in
den Boden gedrückt wurde. Dadurch wurde rund 20 %
mehr Stroh an der Oberfläche eingearbeitet als durch das
Schleppschar. In 10 mm Tiefe ist der signifikante Unterschied zwischen beiden Säscharen noch nachweisbar,
in tieferen Bodenschichten war der Unterschied jedoch
nicht mehr signifikant. Beim experimentellen Schar treten
selbst bei einer starken Bodenstrohauflage keine Verstop-
fungen auf. Allerdings wird das Stroh von den Scheiben
nicht durchtrennt, sondern überrollt und in die Saatrille
gedrückt. Je fester der Boden (Variante II), um so mehr
Stroh wurde durchtrennt und um so weniger in die Saatrille gedrückt. Dabei hängt die Durchtrennung des Strohs
von der Pflanzenart, dem Reifegrad, dem Feuchtegehalt
und weiteren Faktoren ab (Linke, 1998). Der Vorteil bei
der Zuckerrübenaussaat ist, dass das Stroh über Winter
auf der Fläche vebleibt und so besser verrotten und geschnitten werden kann. Die Einzelkornsämaschine mit
Schleppscharen arbeitete geringere Strohmengen in die
Saatrille ein. Bei größeren Mengen von Ernterückständen
neigen Schleppschare zu Verstopfungen und die Saattiefe
kann nicht mehr konstant gehalten werden. Versuche zur
Durschschneidewirksamkeit bestätigten, dass sich frisches
Getreidestroh mit den Scheibensäscharen nur sehr schwer
schneiden lässt (Baker et al., 1979; Kushwaha et al., 1986;
Linke, 1998; Šarauskis et al, 2005). Je grösser die Strohmenge, umso geringer wird der durchtrennte Anteil.
40
Experimentelles Schar (Variante I)
35
Strohmenge %
Der Energieaufwand der Arbeitsmaschine und des
Schleppers ist folgendermaßen zu errechnen:
105
Experimentelles Schar (Variante II)
30
Schleppschar (Variante I)
25
Schleppschar (Variante II)
20
15
10
5
0
Oberfläche
10 mm Tiefe
20 mm Tiefe
30 mm Tiefe
Abbildung 1:
Einfluss der Scharformen auf die eingearbeitete Strohmenge im Saatbettbereich (Variante I – Bodenfestigkeit in Tiefe 30 mm – 0,40 MPa;
Bodenfeuchtigkeit in Tiefe 0 bis 50 mm – 11,3 %; Variante II – Bodenfestigkeit in Tiefe 30 mm – 0,89 MPa; Bodenfeuchtigkeit in Tiefe
0 bis 50 mm – 10,9 %)
3.2 Bodeneigenschaften der Feldversuche vor der Saatbettbearbeitung
Die Untersuchungen zum Bodenwassergehalt (Tabelle 2) haben gezeigt, dass die Flächen ohne Bodenbearbeitung in den obersten 10 cm signifikant im Mittel um
3,2 % feuchter sind gegenüber jenen mit Pflug bearbeiteten Flächen. Kennzeichnend für Direktsaatverfahren ist
eine schützende Mulchschicht aus Ernte- und Wurzelrückständen auf der Bodenoberfläche, die die Wasserverdunstung deutlich reduziert. Außerdem verändert sich die
Bodenstruktur dahingehend, dass Regenwasser besser in
den Boden infiltrieren kann und das Wasserhaltevermögen des Bodens ansteigt (Kolcar et al., 1979; Nyborg et al.,
106
1989; Dao, 1993; Wagger et al., 1992). Dadurch kann besonders in niederschlagsarmen Gebieten die Winter- und
Frühjahrsfeuchte des Bodens besser durch die Pflanzen
ausgenutzt werden.
mehr festgestellt. Im Gegensatz dazu ergaben Untersuchungen von Franzen et al. (1994), Linke (1998) und
Feiziene et al. (2008), dass bei bearbeiteten Böden der
Eindringwiderstand im Bearbeitungshorizont deutlich geringer ist als bei unbearbeiteten Böden.
Tabelle 2:
Einfluss des Bodenbearbeitungssystems auf den Bodenwassergehalt und Lagerungsdichte in 0 bis 10 cm Tiefe in den Jahren 2005 bis 2007 (n=4)
Ohne Bodenbearbeitung
Bodeneigenschaften
Bodenbearbeitung mit Pflug
2005
2006
2007
Mittelwert
2005
2006
2007
Mittelwert
Bodenwassergehalt %
21,6 ± 0,23
22,4 ± 0,32
18,8 ± 0,18
20,9 ± 1,03
16,2 ± 0,29
19,1 ± 0,34
17,9 ± 0,23
17,7 ± 0,80
Lagerungsdichte g cm3
1,35 ± 0,06
1,58 ± 0,09
1,36 ± 0,10
1,43 ± 0,08
1,29 ± 0,11
1,38 ± 0,05
1,22 ± 0,06
1,30 ± 0,05
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
2005
0,4
2006
0,2
Mittelwert
2007
0
10
1,8
1,6
Bodenfestigkeit MPa
1,8
Bodenfestigkeit MPa
Der Feldversuch zeigte auf den Flächen ohne Bodenbearbeitung im Mittel 0,13 g cm-3 signifikant höhere Dichten
als auf den mit Pflug bearbeiteten Flächen. Dies stimmt gut
mit anderen Untersuchungen überein (Grant et al., 1993;
Franzen et al., 1994). Gill et al., (1990) und Unger et al.,
(1990) berichteten hingegen, dass die Lagerungsdichte
bei Direktsaat geringer als auf bearbeiteten Flächen sein
kann. Als Ursache wird dafür vor allem der höhere Anteil
an organischer Substanz in der oberen Bodenschicht angegeben.
40
70
100
130 160
Tiefe mm
190
220
250
Abbildung 3:
1,4
Beziehung zwischen Bodentiefe und -festigkeit bei Bodenbearbeitung mit Pflug
1,2
1
0,8
0,6
2005
0,4
2006
3.3 Arbeitsqualität unter unterschiedlicher Bodenbearbeitungs- und Saatsysteme
2007
0,2
Mittelwert
0
10
40
70
100 130 160
Tiefe mm
190
220
250
Abbildung 2:
Beziehung zwischen Bodentiefe und -festigkeit ohne Bodenbearbeitung
In den Abbildungen 2 und 3 ist zu sehen, dass im Bereich der Saattiefe von 30 bis 40 mm der Eindringwiderstand auf den ungepflügten Parzellen mit 0,73 ± 0,09 MPa
signifikant höher war gegenüber 0,42 ± 0,03 MPa auf gepflügten, was durch die Lockerung dieser Schicht durch
den Pflug erklärt werden kann. Bei konservierender Bodenbearbeitung können zudem Verdichtungen, die z. B.
durch Befahren bei zu hoher Bodenfeuchte entstehen,
nicht mechanisch korrigiert werden. In tieferen Bodenschichten wurden jedoch keine signifikanten Unterschiede
Nach der Saatbettbereitung und der Saat mit zwei EKS
wurden das Relief des Saatbettes und die Saattiefe unter
verschiedenen Anbausystemen ermittelt (Tabelle 3). Die
Untersuchungen zeigten, dass mit der Mulchsaat, unter
Anwendung der Fräse, ein signifikant höheres Relief des
Saatbettes erzeugt wurde als bei den anderen Anbausystemen. Das Relief des Saatbettes ist mit der Saattiefe
eng verbunden und steht zudem in Beziehung mit der
Gleichmäßigkeit der Ablagetiefe. Das Maß der Bodenfestigkeit und die Ernterückstände waren die Hauptursachen
dafür, dass die Saattiefe bei Direktsaat signifikant geringer ausfiel als bei den anderen Anbausystemen, obwohl
die Einstellungen der EKS gleich waren. Im Gegensatz zu
bearbeiteten Flächen ist bei der Direktsaat die Wasserversorgung des Samenkornes auch in geringerer Tiefe sichergestellt, da keine durch Bodenbearbeitung gelockerte
Bodenschicht vorhanden ist, die austrocknen kann (Linke,
1998). Nach Gill et al. (1990) ist es in kühlgemäßigten Re-
gionen außerdem möglich, durch eine geringere Saattiefe
die geringere Bodentemperatur und die verzögerte Pflanzenentwicklung bei Direktsaat weitgehend auszugleichen.
Die Untersuchungen der Scharformen der EKS zeigten,
dass deren technische Konstruktion mit experimentellen
Säscharen bei Direktsaat eine verstopfungsfreie Saatgutablage sicherte, obwohl die Saattiefe im Vergleich zu anderen Anbausystemen signifikant geringer war.
Die Aggregatgröße >5 mm war in allen Bodenschichten
(0 bis 15, 15 bis 30 und 30 bis 45 mm) bei Mulch- und
107
Direktsaat signifikant höher als bei konventioneller Saat
(Tabelle 4), so dass damit eine gute Durchlüftung und
Wasserinfiltration gewährleistet ist. Hingegen waren die
Bodenaggregate mit <2 mm immer signifikant geringer
als bei konventioneller Saat. Kleinere Bodenaggregate
(<2 mm) führen nach dem Regen oft zur Verschlämmung
und Verkrustung der Bodenoberfläche. Dadurch wird die
Durchlüftung des Bodens drastisch eingeschränkt und die
Wasserinfiltration verringert. Bei Mulch- und Direktsaat
ist diese Gefahr geringer, weil die Bodenoberfläche mit
Tabelle 3:
Einfluss des Zuckerrübenanbausystems und der Scharformen der Einzelkornsämaschine (EKS) auf das Relief des Saatbettes und die Saattiefe
EKS (Schleppschare)
2005
2006
2007
EKS (experimentelle Säschare)
Mittelwert
2005
2006
2007
Mittelwert
Relief des Saatbettes (mm)
Direktsaat
8,7 ± 0,69
4,0 ± 0,65
9,5 ± 0,98
7,4 ± 1,53
12,1 ± 1,24
8,5 ± 0,79
5,5 ± 0,66
8,7 ± 1,82
Mulchsaat (Kreiselegge)
6,3 ± 0,83
7,5 ± 1,13
10,5 ± 1,11
8,1 ± 1,23
10,8 ± 1,66
9,0 ± 1,19
6,0 ± 0,55
8,6 ± 1,39
12,0 ± 1,45
9,1 ± 0,86
11,5 ±1,13
10,9 ± 0,93
13,0 ± 1,06
14,0 ±1,45
10,0 ± 1,30
12,3 ± 1,22
7,3 ± 0,87
7,0 ± 0,47
9,3 ± 0,89
7,9 ± 0,73
7,0 ± 1,20
8,0 ± 0,91
6,0 ± 0,95
7,0 ± 0,66
Direktsaat
19,3 ± 0,70
24,0 ± 1,30
12,8 ± 0,72
18,7 ± 3,07
25,0 ± 1,85
17,4 ± 0,86
23,0 ± 0,92
21,8 ± 2,18
21,0 ± 1,11
43,8 ± 2,64
28,0 ± 1,73
30,9 ± 6,37
44,7 ± 3,02
28,9 ± 2,16
27,1 ± 0,87
33,6 ± 5,31
Mulchsaat (Fräse)
27,0 ± 0,77
38,8 ± 2,13
34,7 ± 1,99
33,5 ± 3,31
41,7 ± 2,93
44,2 ± 2,41
26,2 ± 0,96
37,4 ± 5,35
Konventionelle Saat
45,7 ± 3,28
37,0 ± 2,52
34,0 ± 1,93
38,9 ± 3,43
46,2 ± 2,65
36,6 ± 3,01
25,6 ± 1,80
36,1 ± 5,66
Mulchsaat (Fräse)
Konventionelle Saat
Saattiefe (mm)
Tabelle 4:
Einfluss des Anbausystems und der Säscharformen auf die Größe der Bodenaggregate und den Wassergehalt in unterschiedlichen Bodenschichten
(Durchschnittswerte ± Standardabweichung, 2005 bis 2007)
EKS (Schleppschare)
Bodenaggregate %
<2 mm
2-5 mm
>5 mm
Wassergehalt %
Bodenaggregate %
<2 mm
2-5 mm
>5 mm
Wassergehalt
%
Bodenschicht 0-15 mm
Direktsaat
9,4 ± 0,84
27,9 ± 2,80
62,7 ± 4,19
15,7 ± 0,72
8,2 ± 0,29
25,3 ± 1,01
66,5 ± 3,64
15,1 ± 1,78
11,0 ± 1,85
27,6 ± 2,36
62,4 ± 3,60
12,5 ± 0,95
13,5 ± 1,59
25,9 ± 2,67
60,6 ± 4,67
12,8 ± 2,17
Mulchsaat (Fräse)
12,0 ± 1,53
27,0 ± 2,53
61,0 ± 4,19
10,3 ± 1,97
14,2 ± 2,20
23,0 ± 2,72
62,8 ± 3,03
9,2 ± 0,85
Konventionelle Saat
33,9 ± 4,18
30,1 ± 3,42
36,0 ± 1,93
6,5 ± 1,14
31,5 ± 2,28
32,7 ± 3,25
35,8 ± 2,21
8,8 ± 0,69
Direktsaat
13,2 ± 1,91
28,6 ± 2,07
58,2 ± 2,99
19,4 ± 2,56
12,5 ± 0,96
31,7 ± 1,58
55,8 ± 0,92
18,8 ± 1,94
17,8 ± 1,37
34,0 ± 1,34
48,2 ± 3,51
17,9 ± 1,61
15,2 ± 1,75
33,1 ± 2,61
51,7 ± 3,28
17,4 ± 1,64
Mulchsaat (Fräse)
22,4 ± 1,13
30,5 ± 2,33
47,1 ± 3,09
17,1 ± 1,19
21,7 ± 1,86
31,1 ± 2,32
47,2 ± 1,85
16,0 ± 1,81
Konventionelle Saat
37,3 ± 2,47
35,7 ± 2,07
27,0 ± 2,37
14,3 ± 1,54
28,9 ± 1,91
32,6 ± 3,07
38,5 ± 2,37
12,8 ± 1,44
Direktsaat
10,7 ± 1,88
29,1 ± 1,95
60,2 ± 3,43
20,1 ± 2,23
9,6 ± 1,60
30,0 ± 4,36
60,4 ± 3,73
19,7 ± 2,04
12,6 ± 1,66
30,1 ± 2,06
57,3 ± 2,24
20,7 ± 1,99
16,9 ± 1,85
28,0 ± 3,56
55,1 ± 2,60
20,0 ± 1,76
Mulchsaat (Fräse)
18,7 ± 1,41
33,1 ± 2,80
48,2 ± 2,43
18,9 ± 2,16
14,1 ± 1,62
30,4 ± 3,01
55,5 ± 4,64
18,8 ± 2,11
Konventionelle Saat
33,5 ± 2,32
29,6 ± 3,72
36,9 ± 2,85
16,3 ± 2,09
30,1 ± 3,68
36,0 ± 4,19
33,9 ± 3,59
15,5 ± 1,38
108
Pflanzenresten bedeckt ist. Die Aggregatgrößen nach der
Direktsaat sind fast immer größer als auf bearbeiteten Böden (Linke, 1998; Romaneckas et al., 2004). Im Gegensatz
zum Anbausystem hat die Scharform keine nachweisbare
Bedeutungen für die Bodenaggregatgröße.
Der Wassergehalt war nach der konventionellen Saat
in den Bodenschichten 0 bis 15 mm und 15 bis 30 mm
signifikant geringer als nach Mulch- und Direktsaat. Für
die Bodenschicht in 30 bis 45 mm Tiefe waren die Ergebisse zwischen Mulchsaat (Fräse) und konventioneller Saat
nicht signifikant. Allgemein bewirkt die Bodenbearbeitung
erhebliche zusätzliche Wasserverluste (Bordovsky et al.,
1994). Zusammenfassend zeigten die Ergebnisse, dass die
Direktsaat einen positiven Einfluss auf die Bodenstruktur
und den Wasserhaushalt unter den klimatischen Bedingungen Litauens hat.
3.4 Ergebnisse der Zuckerrübenentwicklung
Der Feldversuch zeigte, dass Zuckerrüben auch in Litauen auf ungepflügtem Boden erfolgreich angebaut werden
können. Der Einfluss unterschiedlicher Bodenbearbeitung
und Sätechnik auf die Hauptparameter der Zuckerrübenentwicklung ist in Tabelle 5 dargestellt.
Im Vergleich der unterschiedlichen Bodenbearbeitungsverfahren wurde ein nachweisbar geringerer Aufgang an
Pflanzen bei Direktsaat mit Schleppschar (48.400 Pflanzen ha-1) festgestellt, was durch die fehlenden speziellen
Sämaschinen für die Direktsaat erklärt werden kann. Eine
tiefere Saatgutablage und ein nicht ausreichender Wassergehalt sind wichtige Faktoren und deswegen kann vermutet werden, dass sie bei der konventionellen Saat wesentlich für den festgestellten geringeren Feldaufgang sind.
Der beste Feldaufgang war in den Varianten festzustellen,
in denen der Boden mit der Kreiselegge (82.680 Pfl. ha-1)
und mit der Fräse (84.660 Pflanzen ha-1) bearbeitet wurde.
Zuckerrüben benötigen zur Erzielung optimaler Pflanzenerträge und Qualitäten Pflanzenzahlen von etwa 80.000
Pflanzen ha-1 (Romaneckas et al., 2004). Ein signifikant
größeren Einfluss durch experimentelle Säscharformen auf
den Feldaufgang wurde nur auf Flächen der Direktsaat ermittelt.
Der signifikant höchste Ertrag mit 64,0 t ha-1 wurde bei
der Mulchsaatvariante mit Fräseneinsatz (EKS mit Schleppscharer), unabhängig von den Witterungsverhältnissen,
erzielt. Beim Vergleich der Scharformen brachte die Einzelkornsämaschine mit experimentellen Säscharen signifikant
durchschnittlich 10–15 t ha-1 höhere Erträge im Vergleich
zur Einzelkornsämaschine mit Schleppschar. Deutlich geringere Erträge und stärkeres Auftreten von Rübenbeinigkeit wurden auf den Direktsaatflächen im Vergleich
zur Mulchsaat und zur konventionellen Saat registriert.
Die unter Praxisbedingungen durchgeführten Versuche
zeigten, dass es nach der Direktsaat zu vermindertem
Feldaufgang kommt. Die abnehmende Pflanzenzahl und
die Verringerung des durchschnittlichen Einzelpflanzengewichtes führte zu einer Ertragsminderung. Die Zuckerrübe
reagiert in ihrem Wurzelwachstum auf Veränderungen des
Wasserangebotes und auf Bodenverdichtungen besonders empfindlich. Dies bestätigt Ergebnisse von Liebhard
(1997). Bereits im frühen Jugendstadium kam es am angegeben Standort bei Eindringwiderständen, die über der
normalen Bodenfestigkeit liegen, zu starken Wurzelverkrümmungen. Diese wurde bei der Ernte in einer starken
Rübenbeinigkeit und in wesentlich niedrigeren durchschnittlichen Rübeneinzelgewichten deutlich. Für den Zuckergehalt, der zwischen 17,8 bis 18,4 % lag, konnten
keine nachweisbaren Unterschiede entsprechend der verschiedenen Anbaussystemen, Säverfahren und Säscharformen festgestellt werden.
3.5 Ergebnisse der energetischen Bewertung
In der Tabelle 6 sind die Daten des energetischen Vergleichs zusammengefasst. Nach dieser Berechnung
könnten bei der Umstellung von Pflug- auf Mulch- und Direktsaat, je nach Verfahren, zwischen ca. 952 MJ (Mulchsaat, Kreiselegge) und ca. 1742 MJ (Direktsaat) eingespart
Tabelle 5:
Einfluss des Anbausystems und der Säscharformen auf die Hauptparameter der Zuckerrübenentwicklung (Durchschnittswerte ± Standardabweihung, 2005 bis 2007)
EKS (Schleppschare)
Zuckerübenanbausystem
Feldaufgang
Pflanzen ha-1
Rübenertrag
t ha-1
Direktsaat
48.400 ± 8.750
44,0 ± 5,1
82.680 ± 7.600
Mulchsaat (Fräse)
84.660 ± 7.350
Konventionelle Saat
55.500 ± 5.940
Rübenbeinigkeit
%
Zuckergehalt
%
Feldaufgang
Pflanzen ha-1
Rübenertrag
t ha-1
Rübenbeinigkeit
%
Zuckergehalt
%
19,9 ± 2,7
17,9 ± 0,4
74.640 ± 7.100
55,2 ± 5,3
12,8 ± 1,3
18,0 ± 0,6
55,2 ± 4,3
8,6 ± 0,9
18,0 ± 0,5
84.200 ± 4.800
65,1 ± 5,7
10,6 ± 0,9
18,0 ± 0,4
64,0 ± 4,1
12,7 ± 1,6
18,4 ± 0,5
88.000 ± 5.150
79,1 ± 6,2
12,7 ± 1,2
18,3 ± 0,4
54,6 ± 4,5
7,0 ± 0,8
17,8 ± 0,4
62.800 ± 6.660
65,2 ± 4,3
10,9 ± 1,0
17,9 ± 0,5
109
Tabelle 6:
Energetische Bewertung unterschiedlicher Bodenbearbeitungs- und Saatsysteme
Leistung
ha h-1
Kraftstoffaufwand
kg h-1
kg ha-1
Energieaufwand MJ h-1
MJ ha-1
Schlepper
Arbeitsmaschine
Mensch
Summe Energie
MJ ha-1
Stoppelbearbeitung (Schlepper MTZ-821 + Scheibeneggen BDN-33)
1,5
6,7
4,5
192,1
39,5
56,3
1,26
256,8
1,26
1328,9
1,26
161,4
72,6
1,26
789,6
103,2
1,26
422,4
0,9
241,5
0,9
246,8
Grundbodenbearbeitung (Schlepper DT-752 + Pflug PLN-4-354)
0,7
17,5
25,0
1067,5
140,2
41,5
Saatbettbearbeitung (Schlepper MTZ-82 + Grubber KPS-45)
2,1
5,2
2,48
105,9
39,5
75,7
Saatbettbearbeitung (Schlepper MTZ-82 + Kreiselegge VRK-2,06)
0,7
10,3
14,7
627,7
39,5
Saatbettbearbeitung (Schlepper MTZ-82 + Fräse UFK-2,87)
1,3
9,5
1,6
6,9
1,6
6,9
7,3
311,7
39,5
Saat (Schlepper MTZ-82 + Einzelkornsämaschine mit Schleppscharen „Kongskilde“ 3,0)
4,3
183,6
39,5
52,2
Saat (Schlepper MTZ-82 + Einzelkornsämaschine mit experimentellen Säscharen 3,0)
4,3
183,6
39,5
60,7
1
MTZ-82 Belarus mit 82 PS; 2DT-75 Raupenschlepper mit 75 PS; 3BDN-3 Scheibeneggen 3 m Breite; 4PLN-4-35 Pflug mit 4 Pflugkörper, jeder 35 cm Breite; 5KPS-4 Grubber 4 m Breite;
6
VRK-2,0 Kreiselegge 2,0 m Breite; 7UFK-2,8 Bodenfräse 2,8 m Breite
werden. Der Kraftstoffaufwand sank bei konservierenden
Bodenbearbeitungs- und Saatverfahren im Vergleich zu
konventionellen Verfahren zwischen 48 % (Mulchsaat,
Kreiselegge) und 88 % (Direktsaat).
Bei Mulch- und Direktsaat ist der Arbeitszeitbedarf pro
Hektar wesentlich niedriger als bei konventioneller Saat,
da nur ein oder zwei Arbeitsgänge benötigt werden.
Der Arbeitszeitbedarf bei Direktsaat war mit 0,62 h ha-1
an niedrigsten, bei Mulchsaat (Kreiselegge) betrug er
2,05 h ha-1, bei Mulchsaat (Fräse) 1,39 h ha-1 und bei konventioneller Saat 3,20 h ha-1. Somit ist die Arbeitsorganisation bei Mulch- und Direktsaat gegenüber konventioneller
Saat deutlich vereinfacht, da nur eine bzw. zwei Maschinen und weniger Arbeitskräfte benötigt werden.
Schlussfolgerungen
Pfluglose Saatverfahren beim Zuckerrübenanbau in Litauen haben sowohl bodenschonende als auch ökonomische Vorteile gegenüber konventionellen Saatverfahren. Der dreijähriger Feldversuch zeigte bei der Mulchsaat
teilweise höhere Zuckerrübenerträge. Die Reduzierung
des Produktionsmitteleinsatzes sowie des Kraftstoffes und
der Arbeitszeit bringen ökonomische Vorteile, die den
Zuckerrübenanbau in Litauen wettbewerbsfähiger machen. Jedoch ist eine Direktsaat nicht immer problemlos
möglich, da Einzelkornsämaschinen mit Schleppscharen
bei größeren Mengen von Ernterückständen zu Verstopfungen neigen. Beim experimentellen Scheibensäschar
treten hingegen selbst bei einer starken Auflage von Stroh
auf der Bodenoberfläche keine Verstopfungen auf. Das frische Stroh wird allerdings von den Scheiben nicht durchtrennt, sondern überrollt und in die Saatrille gedrückt, so
dass die Keimung des Keimlings nicht gesichert ist. Kurze
Trockenperioden nach der Saat können so zum Absterben
der Keimlinge im Stroh durch Vertrocknen führen. Nicht
signifikante Ergebnisse zur Verteilung der Vorfruchternterückstände lassen vermuten, dass sie die Saatgutablagequalität und damit den Erfolg der Direktsaat beeinflussen.
Die Voraussetzung für einen hohen und gleichmäßigen
Feldaufgang ist die Entfernung der Ernterückstände oder
deren exakte und gleichmäßige Verteilung. Eine Möglichkeit dazu ist die Aufnahme des Strohs vor der Einzelkonsämaschine durch einen zusätzlichen Strohräumer.
Unter den klimatischen Bedingungen Litauens bringt die
Mulchsaat von Zuckerrüben im Vergleich zu den anderen
Bodenbearbeitungssystemen bessere Feldaufgangs- und
Ertragsergebnisse. Durch eine flache Bodenbearbeitung
110
wird auch das Stroh mit dem Boden vermischt, wodurch
keine Verstopfungen der Schare auftreten und das Aussaatergebnis verbessert wird.
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